關(guān)于VB.NET中圖像二值化中的閥值法是什么意思呢

不要分

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灰度圖像的像素的取值范圍為

0-255,0代表黑，255代表最亮，中間值是不同的亮度

圖像二值化，就是通過某個(gè)判斷標(biāo)準(zhǔn)，將灰度圖像變成只有兩個(gè)值的圖像，即圖像值不是0，就是255

閾值，就是這個(gè)判斷標(biāo)準(zhǔn)，比如，如果閾值取100，那么圖像灰度小于等于100的像素，都變成0

圖像灰度大于100的，都變成255

vb點(diǎn)虐 怎么使圖像灰度化再輸出

在web上可以使用HTML5的特效實(shí)現(xiàn)。

在windows forms里面可以直接修改設(shè)置圖片的屬性。

Try

' 圖片位置初始化一個(gè)image1

Dim image1 As New Bitmap(

"C:\Documents and Settings\All Users\Documents\My Music\music.bmp",

True)

Dim x, y As Integer

' Loop through the images pixels to reset color.

For x = 0 To image1.Width - 1

For y = 0 To image1.Height - 1

Dim pixelColor As Color = image1.GetPixel(x, y)

Dim newColor As Color =

Color.FromArgb(pixelColor.R, 0, 0)

image1.SetPixel(x, y, newColor)

Next

Next

' Set the PictureBox to display the image.

PictureBox1.Image = image1

' Display the pixel format in Label1.

Label1.Text = "Pixel format: " + image1.PixelFormat.ToString()

Catch ex As ArgumentException

MessageBox.Show("There was an error." _

"Check the path to the image file.")

End Try

幾種經(jīng)典的二值化方法及其vb點(diǎn)虐 實(shí)現(xiàn)

圖像二值化的目的是最大限度的將圖象中感興趣的部分保留下來，在很多情況下，也是進(jìn)行圖像分析、特征提取與模式識(shí)別之前的必要的圖像預(yù)處理過程。這個(gè)看似簡(jiǎn)單的問題，在過去的四十年里受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，產(chǎn)生了數(shù)以百計(jì)的閾值選取方法，但如同其他圖像分割算法一樣，沒有一個(gè)現(xiàn)有方法對(duì)各種各樣的圖像都能得到令人滿意的結(jié)果。

本文針對(duì)幾種經(jīng)典而常用的二值發(fā)放進(jìn)行了簡(jiǎn)單的討論并給出了其vb點(diǎn)虐 實(shí)現(xiàn)。

1、P-Tile法

Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位數(shù)法)可以說是最古老的一種閾值選取方法。該方法根據(jù)先驗(yàn)概率來設(shè)定閾值，使得二值化后的目標(biāo)或背景像素比例等于先驗(yàn)概率，該方法簡(jiǎn)單高效，但是對(duì)于先驗(yàn)概率難于估計(jì)的圖像卻無能為力。

2、OTSU 算法（大津法）

OSTU算法可以說是自適應(yīng)計(jì)算單閾值（用來轉(zhuǎn)換灰度圖像為二值圖像）的簡(jiǎn)單高效方法。1978 OTSU年提出的最大類間方差法以其計(jì)算簡(jiǎn)單、穩(wěn)定有效，一直廣為使用。

3、迭代法（最佳閥值法）

(1)． 求出圖象的最大灰度值和最小灰度值，分別記為Zl和Zk，令初始閾值為：

(2)． 根據(jù)閾值TK將圖象分割為前景和背景，分別求出兩者的平均灰度值Z0和ZB:

式中，Z(i,j）是圖像上(i,j)點(diǎn)的象素值，N(i,j)是(i,j)點(diǎn)的權(quán)值，一般取1。

(3)． 若TK=TK+1，則所得即為閾值，否則轉(zhuǎn)2，迭代計(jì)算。

4、一維最大熵閾值法

它的思想是統(tǒng)計(jì)圖像中每一個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的概率 ，計(jì)算該灰度級(jí)的熵 ,假設(shè)以灰度級(jí)T分割圖像，圖像中低于T灰度級(jí)的像素點(diǎn)構(gòu)成目標(biāo)物體（O），高于灰度級(jí)T的像素點(diǎn)構(gòu)成背景（B），那么各個(gè)灰度級(jí)在本區(qū)的分布概率為：

O區(qū)： i=1,2……,t

B區(qū)： i=t+1,t+2……L-1

上式中的 ,這樣對(duì)于數(shù)字圖像中的目標(biāo)和背景區(qū)域的熵分別為：

對(duì)圖像中的每一個(gè)灰度級(jí)分別求取W=H0 +HB，選取使W最大的灰度級(jí)作為分割圖像的閾值，這就是一維最大熵閾值圖像分割法。

當(dāng)前名稱：vb點(diǎn)虐 灰度 vb獲取圖片灰度值
網(wǎng)頁(yè)路徑：http://jinyejixie.com/article4/ddicioe.html

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