Question

图像二值化的算法比较

Answer 1

OTSU的中心思想是阈值T应使目标与背景两类的类间方差最大。
//用类间方差最大思想计算阈值
int Threshold(int *hist) //compute the threshold
{
float u0, u1;
float w0, w1;
int count0;
int t, maxT;
float devi, maxDevi = 0; //方差及最大方差
int i;
int sum = 0;
for (i = 0; i < 256; i++)
{
sum = sum + hist[i];
}
for (t = 0; t < 255; t++)
{
u0 = 0; count0 = 0;
//阈值为t时，c0组的均值及产生的概率
for (i = 0; i <= t; i++)
{
u0 += i * hist[i]; count0 += hist[i];
}
u0 = u0 / count0; w0 = (float)count0/sum;
//阈值为t时，c1组的均值及产生的概率
u1 = 0;
for (i = t + 1; i < 256; i++)
{
u1 += i * hist[i];
}
u1 = u1 / (sum - count0); w1 = 1 - w0;
//两类间方差
devi = w0 * w1 * (u1 - u0) * (u1 - u0);
//记录最大的方差及最佳位置
if (devi > maxDevi)
{
maxDevi = devi;
maxT = t;
}
}
return maxT;
}
//二值化处理
void OTSU(IplImage *src, IplImage *dst)
{
int i = 0, j = 0;
int wide = src->widthStep;
int high = src->height;
int hist[256] = {0};
int t;
unsigned char *p, *q;
for (j = 0; j < high; j ++)
{
p = (unsigned char *)(src->imageData + j * wide);
for (i = 0; i < wide; i++)
{
hist[p[i]]++; //统计直方图
}
}
t = Threshold(hist);
for (j = 0; j < high; j ++)
{
q = (unsigned char *)(dst->imageData + j * wide);
p = (unsigned char *)(src->imageData + j * wide);
for (i = 0; i < wide; i++)
{
q[i] = p[i] >= t ? 255 : 0;
}
}
}
OTSU算法对不均匀光照的图片不能产生很好的效果。 另外一个Kittler算法，是一种快速的全局阈值法。它的效果不比OTSU差多少，但速度快好多倍，如果可以应用在图像质量不错的环境。
它的中心思想是，计算整幅图像的梯度灰度的平均值，以此平均值做为阈值。
//kittler算法
for (i=1;i<high-1;i++)
{
plineadd=src->imageData+i*wide;
pNextLine=src->imageData+(i+1)*wide;
pPreLine=src->imageData+(i-1)*wide;
for(j=1;j<wide-1;j++)
{
//求水平或垂直方向的最大梯度
Grads=MAX(abs((uchar)pPreLine[j]-(uchar)pNextLine[j]),abs((uchar)plineadd[j-1]-(uchar)plineadd[j+1])); //max(xGrads,yGrads)
sumGrads += Grads;
//梯度与当前点灰度的积
sumGrayGrads += Grads*((uchar)plineadd[j]);
}
}
threshold=sumGrayGrads/sumGrads;
// printf(%d\n,threshold);
for(i=0;i<high;i++)
{
plineadd=src->imageData+i*wide;
pTempLine=kittler->imageData+i*wide;
for(j=0;j<wide;j++)
{
pTempLine[j]=(uchar)plineadd[j]>threshold?255:0;
}
}