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OPT小講堂 ∣ SciSmart圖像增強(qiáng)之二值化
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圖像二值化(Image Binarization)簡單理解就是通過適當(dāng)?shù)母叩烷撝祵?56個(gè)亮度等級(jí)的圖像轉(zhuǎn)換為二值圖。本文中提及的二值圖像均指灰度值為0(黑色)或255(白色)的圖像。
在數(shù)字圖像處理中，二值圖像有著非常重要的作用。圖像的二值化有利于圖像的進(jìn)一步處理，使圖像變得簡單，而且數(shù)據(jù)量減小，能突出感興趣目標(biāo)。以下主要講解如何對(duì)單通道灰度圖像和三通道彩色圖像進(jìn)行二值化處理。
1、閾值區(qū)間
閾值區(qū)間是從低閾值起到高閾值組成的區(qū)間，閾值的取值范圍是[0,255]，且低閾值小于或等于高閾值，如圖2。
圖像中灰度值在閾值區(qū)間范圍內(nèi)的像素集合即為目標(biāo)區(qū)域。
1)選擇黑色目標(biāo)時(shí)：目標(biāo)區(qū)域的灰度值置為0，否則為255。
2)選擇白色目標(biāo)時(shí)：目標(biāo)區(qū)域的灰度值置為255，否則為0。
在閾值區(qū)間為[0, 128]時(shí)，分別選擇黑色目標(biāo)和白色目標(biāo)，二值化后的效果圖如圖3：
3、灰度直方圖概念
灰度直方圖描述了一幅圖像中某一個(gè)通道的灰度統(tǒng)計(jì)信息，主要應(yīng)用于圖像分割和圖像灰度變換等處理過程中。從圖形上來說，灰度直方圖就是一個(gè)二維圖，橫坐標(biāo)表示灰度值(灰度級(jí)別)，縱坐標(biāo)表示具有各個(gè)灰度值或者灰度級(jí)別的像素在圖像中出現(xiàn)的次數(shù)或者概率，如圖4。
4、二值化方式(確定閾值的方式)
1)手動(dòng)二值化：通過手動(dòng)調(diào)節(jié)閾值實(shí)現(xiàn)圖像二值化。
2)大津法二值化：圖像根據(jù)灰度直方圖分布，采用OTSU算法自動(dòng)計(jì)算閾值，對(duì)整張圖像進(jìn)行二值化處理。
3)迭代最佳二值化：該方法先假定一個(gè)閾值，然后計(jì)算在該閾值下的前景和背景的中心值，當(dāng)前景和背景中心值的平均值和假定的閾值相同時(shí)，則迭代中止，并以此值為閾值進(jìn)行二值化。
4)模糊集理論二值化：基于模糊集理論求出合理閾值(加強(qiáng)版的迭代最佳二值化)。
5)谷底最小值二值化：該方法適用于具有明顯雙峰直方圖的圖像，其尋找雙峰的谷底作為閾值。
6)雙峰均值二值化：具有明顯雙峰直方圖的圖像，將雙峰的平均值作為閾值進(jìn)行圖像二值化。
7)局部自適應(yīng)二值化：根據(jù)鄰域塊的大小，自動(dòng)計(jì)算鄰域塊內(nèi)圖像局部閾值，利用局部閾值對(duì)局部圖像進(jìn)行二值化。同理計(jì)算其余部分圖像進(jìn)行二值化。
二、算法對(duì)比
數(shù)字圖像中，每個(gè)彩色圖像都由多個(gè)圖像通道組成，圖像通道數(shù)以及每個(gè)通道的含義都取決于其顏色空間模式。如常見的RGB顏色空間模式下，一幅彩色圖像可以分成R(紅)，G(綠)，B(藍(lán))三個(gè)圖像通道，如圖6所示：
二、顏色空間模式
顏色空間也稱彩色模型(又稱彩色空間或彩色系統(tǒng))，它的用途是在某些特定標(biāo)準(zhǔn)模式下用通常可接受的方式對(duì)彩色加以說明。這些特定標(biāo)準(zhǔn)模式稱為顏色空間模式，常見顏色空間模式如下：
1、RGB模式：基于顏色的加法混色原理，從黑色不斷疊加Red，Green，Blue的顏色，最終可以得到白色光。將R、G、B三個(gè)通道作為笛卡爾坐標(biāo)系中的X、Y、Z軸，就得到了一種對(duì)于顏色的空間描述。
2、HSL模式：該模式認(rèn)為顏色可以用色調(diào)(H:hue)，飽和度(S:saturation)，亮度(L:Lightness)進(jìn)行描述。這是根據(jù)人觀察色彩的生理特征而提出的顏色模型。
3、HSV模式：與HSL類似，該模式下亮度(L:Lightness)替換為明度(V:Value)。
4、HSI模式：與HSL類似，該模式下亮度(L:Lightness)替換為強(qiáng)度(I:Intensity)。
三、二值化(彩色)算法原理
彩色二值化算法過程首先是將圖像轉(zhuǎn)換到指定的彩色空間模式，然后按設(shè)定的閾值對(duì)圖像各個(gè)通道進(jìn)行灰度二值化，最后對(duì)各個(gè)二值化結(jié)果進(jìn)行與運(yùn)算，得到彩色二值化結(jié)果。以圖9為例，指定顏色空間模式為RGB模式，設(shè)定R通道上下限閾值為[35,227]，G通道為[0,142]，B通道為[59,187]，其流程為：
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四、參數(shù)設(shè)置
單擊二值化(彩色)圖標(biāo)，彈出二值化(彩色)工具常規(guī)頁面。點(diǎn)擊設(shè)置，進(jìn)入到二值化(彩色)參數(shù)設(shè)置界面，可對(duì)參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，如圖10。
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參數(shù)介紹，如圖11所示：
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在數(shù)字圖像處理中，二值圖像有著非常重要的作用。圖像的二值化有利于圖像的進(jìn)一步處理，使圖像變得簡單，而且數(shù)據(jù)量減小，能突出感興趣目標(biāo)。以下主要講解如何對(duì)單通道灰度圖像和三通道彩色圖像進(jìn)行二值化處理。
二值化(灰度)
一、參數(shù)介紹
單擊二值化(灰度)圖標(biāo)，彈出二值化(灰度)工具常規(guī)頁面。點(diǎn)擊設(shè)置，進(jìn)入到二值化(灰度)參數(shù)設(shè)置界面，如圖1：
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圖1 二值化(灰度)參數(shù)設(shè)置界面
1、閾值區(qū)間
閾值區(qū)間是從低閾值起到高閾值組成的區(qū)間，閾值的取值范圍是[0,255]，且低閾值小于或等于高閾值，如圖2。
圖2 閾值區(qū)間示意圖
圖像中灰度值在閾值區(qū)間范圍內(nèi)的像素集合即為目標(biāo)區(qū)域。
1)選擇黑色目標(biāo)時(shí)：目標(biāo)區(qū)域的灰度值置為0，否則為255。
2)選擇白色目標(biāo)時(shí)：目標(biāo)區(qū)域的灰度值置為255，否則為0。
在閾值區(qū)間為[0, 128]時(shí)，分別選擇黑色目標(biāo)和白色目標(biāo)，二值化后的效果圖如圖3：
圖3 選擇不同目標(biāo)區(qū)域時(shí)二值化效果圖
3、灰度直方圖概念
灰度直方圖描述了一幅圖像中某一個(gè)通道的灰度統(tǒng)計(jì)信息，主要應(yīng)用于圖像分割和圖像灰度變換等處理過程中。從圖形上來說，灰度直方圖就是一個(gè)二維圖，橫坐標(biāo)表示灰度值(灰度級(jí)別)，縱坐標(biāo)表示具有各個(gè)灰度值或者灰度級(jí)別的像素在圖像中出現(xiàn)的次數(shù)或者概率，如圖4。
圖4 灰度直方圖
4、二值化方式(確定閾值的方式)
1)手動(dòng)二值化：通過手動(dòng)調(diào)節(jié)閾值實(shí)現(xiàn)圖像二值化。
2)大津法二值化：圖像根據(jù)灰度直方圖分布，采用OTSU算法自動(dòng)計(jì)算閾值，對(duì)整張圖像進(jìn)行二值化處理。
3)迭代最佳二值化：該方法先假定一個(gè)閾值，然后計(jì)算在該閾值下的前景和背景的中心值，當(dāng)前景和背景中心值的平均值和假定的閾值相同時(shí)，則迭代中止，并以此值為閾值進(jìn)行二值化。
4)模糊集理論二值化：基于模糊集理論求出合理閾值(加強(qiáng)版的迭代最佳二值化)。
5)谷底最小值二值化：該方法適用于具有明顯雙峰直方圖的圖像，其尋找雙峰的谷底作為閾值。
圖5 雙峰灰度直方圖示意圖
6)雙峰均值二值化：具有明顯雙峰直方圖的圖像，將雙峰的平均值作為閾值進(jìn)行圖像二值化。
7)局部自適應(yīng)二值化：根據(jù)鄰域塊的大小，自動(dòng)計(jì)算鄰域塊內(nèi)圖像局部閾值，利用局部閾值對(duì)局部圖像進(jìn)行二值化。同理計(jì)算其余部分圖像進(jìn)行二值化。
二、算法對(duì)比
表1 二值化算法對(duì)比
二值化(彩色)
一、圖像通道數(shù)字圖像中，每個(gè)彩色圖像都由多個(gè)圖像通道組成，圖像通道數(shù)以及每個(gè)通道的含義都取決于其顏色空間模式。如常見的RGB顏色空間模式下，一幅彩色圖像可以分成R(紅)，G(綠)，B(藍(lán))三個(gè)圖像通道，如圖6所示：
圖6 RGB顏色空間模式
二、顏色空間模式
顏色空間也稱彩色模型(又稱彩色空間或彩色系統(tǒng))，它的用途是在某些特定標(biāo)準(zhǔn)模式下用通常可接受的方式對(duì)彩色加以說明。這些特定標(biāo)準(zhǔn)模式稱為顏色空間模式，常見顏色空間模式如下：
1、RGB模式：基于顏色的加法混色原理，從黑色不斷疊加Red，Green，Blue的顏色，最終可以得到白色光。將R、G、B三個(gè)通道作為笛卡爾坐標(biāo)系中的X、Y、Z軸，就得到了一種對(duì)于顏色的空間描述。
圖7 RGB模式笛卡爾坐標(biāo)系
2、HSL模式：該模式認(rèn)為顏色可以用色調(diào)(H:hue)，飽和度(S:saturation)，亮度(L:Lightness)進(jìn)行描述。這是根據(jù)人觀察色彩的生理特征而提出的顏色模型。
圖8 HSV空間模式
3、HSV模式：與HSL類似，該模式下亮度(L:Lightness)替換為明度(V:Value)。
4、HSI模式：與HSL類似，該模式下亮度(L:Lightness)替換為強(qiáng)度(I:Intensity)。
三、二值化(彩色)算法原理
彩色二值化算法過程首先是將圖像轉(zhuǎn)換到指定的彩色空間模式，然后按設(shè)定的閾值對(duì)圖像各個(gè)通道進(jìn)行灰度二值化，最后對(duì)各個(gè)二值化結(jié)果進(jìn)行與運(yùn)算，得到彩色二值化結(jié)果。以圖9為例，指定顏色空間模式為RGB模式，設(shè)定R通道上下限閾值為[35,227]，G通道為[0,142]，B通道為[59,187]，其流程為：
圖9 二值化(彩色)算法流程圖
四、參數(shù)設(shè)置
單擊二值化(彩色)圖標(biāo)，彈出二值化(彩色)工具常規(guī)頁面。點(diǎn)擊設(shè)置，進(jìn)入到二值化(彩色)參數(shù)設(shè)置界面，可對(duì)參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，如圖10。
圖10 二值化(彩色)參數(shù)設(shè)置界面
參數(shù)介紹，如圖11所示：
圖11 二值化(彩色)參數(shù)介紹
