【综述】16种图像二值化方法汇总介绍

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达ImageJ中图像二值化方法介绍概述二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用，同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤，选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。本文介绍超过十种以上的基于全局阈值的图像二值化方法，其中最大值为255表示白色， 0 表示黑色，H表示图像直方图。imageJ重要开源分支Fiji中已经实现了全局自动阈值16种方法。ImageJ演示首先来看一下原图，是一张人体细胞组织的图像，显示如下：各种二值化方法生成的对应的二值图像图像显示如下：迭代方法：默认方式是通过迭代方法来求取阈值T，通过假设阈值T来分割图像为两部分，对各个部分求取均值M1与M2假设T' = （M1+M2） 不等于T则令T= T'然后继续迭代直到两者相等。Huang阈值分割法： ………………………………