多阈值处理.doc

多阈值处理.doc多阈值处理
汤明辉
•将203节中介绍的阈值处理方法扩展到任 意数量的分类。
在K个类间方差crc2?...,cK的情况下，类间方差
可归纳为:
其中，
L—1.
(1)
mG = Z1P1
1=0
• K类由K-1个阈值来分禺，这些值人岭…也—1是 （1）式的最大值：
嚓代,…，留）旨零％严届（吐,…，也）
•当分类数量增加时就会失去意义，因为我 们仅处理一个变量（灰度）。可以使用多 个全局变量处理。
•护个灰度间隔组成的三个类，类间方差
+ P3(n^-m >
R1
・匸
--
)3
P
'P3
--
•叱
1 321
1 P
--
叫厂
P 」o mL-zll= 丄pl
•类比:Pimi+P2m2=mG 和 Pl+P2=1 我们可以有：
P11T11 + P2 叫+ P3 些二吒
卩1 +卩2 +卩3=1
两个最佳阈值耳和叫是使得唁人也去最大 的值，用下式描述：
•该过程由选择第一个W值开始（该值是1, 因为在0灰度处寻找阈值没意义。增量值为 整数）。接着，E的所有值在大于8和小于 L-1的范围内增加。
•重复该过程，直到^L-l为止。该处理的结 果是一个二维阵列^（39,最后一步是在 该阵列中寻找最大值。对应于最大值的片值 和£值就是最佳阈值*和时。如果存在几个 最大值，则对应于仪和£商值被平均以得到 最终的阈值。然后，阈值处理后的图像为：
a f(x,y)吉
g(^y)=b
C f(x,y)>k2
a, b,c为恋意三个有效的灰度值。
CT
• 1033节为单一阈值定义刖匹分性度量可扩 展到多个阈值：〃（斗嵐）二违％，®
•其中，2- 2「
召倉（H）R
例子
把图像分割成三个区域：暗背景，冰山的明亮区域和阴影区域。 按上面的过程打=80, ^=177,它们靠近两个直方图波谷的中心。 该图具有明显可分模式的直方图，有适度宽度和深度的波谷。