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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】164.使用 Laplace 边缘信息改进全局阈值处理

3.4 全局阈值处理改进方法

在实际的图像处理中，噪声严重影响阈值处理的结果，严重的噪声会把简单的阈值处理问题变为不能解决的问题。

例程 11.21：使用 Laplace 边缘信息改进全局阈值处理

对于酵母细胞图像，希望通过全局阈值处理等等图像中与亮点对应的区域。如果直接使用 OTSU 方法可以分割细胞区域，但不能检测亮点。

使用 Laplace 算子计算梯度，可以得到亮点的边缘像素，忽略背景区域像素对直方图的贡献，可以改善直方图的分布，从而便于通过阈值处理进行分割。

具体步骤如下：

（1）计算图像 $f(x,y)$ 的 Laplace 算子，得到梯度图像；
（2）以灰度值的 99.5% 分位为阈值，对梯度图像进行二值处理，作为遮罩模板，以排除无效背景像素的影响；
（3）基于遮罩模板计算图像 $f(x,y)$ 的直方图分布，即只对 $g_T(x,y)=1$ 的像素进行统计计算；
（4）基于遮罩模板的直方图分布，采用 OTSU 算法计算最佳分割阈值；
（5）使用 OTSU 算法得到的最佳分割阈值，对图像 $f(x,y)$ 进行全局阈值处理。

注意本例中用 OTSU 算法求非零像素的最佳分割阈值，不能通过调用 cv2.threshold() 获得。

    # 11.21 使用 Laplace 边缘信息改进全局阈值处理img = cv2.imread("../images/Fig1043a.tif", flags=0)# # 全局阈值处理，作为参照比较histCV1 = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])  # 灰度直方图ret1, imgOtsu = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_OTSU)  # 阈值分割, thresh=T# (1) 计算 Laplacian 梯度算子laplace = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_32F, ksize=3)  # Laplace 卷积算子grad = cv2.convertScaleAbs(laplace)gradMax = np.int(np.max(grad))# (2) 以灰度值的 99.5% 分位为阈值, 对边缘图像进行二值处理, 作为遮罩模板per995 = np.percentile(grad, q=99.5)  # 99.5 分位的灰度值, [0, per995] 占比99.5%_, gradPer995 = cv2.threshold(np.uint8(grad), per995, 1, cv2.THRESH_BINARY)  # 对边缘图像二值处理# (3) 计算基于遮罩模板的直方图分布，以排除无效背景像素的影响fp = np.uint8(img * gradPer995)histCV2 = cv2.calcHist([fp], [0], None, [256], [0, 256])histCV2[0] = 0  # fp 非零像素直方图# (4) OTSU 算法计算 fp 非零像素的最佳分割阈值# nonzeroPixels = np.count_nonzero(gradPer995)  # 非零像素总数nonzeroPixels = sum(histCV2[1:])  # 非零像素总数totalGray = np.dot(histCV2[:,0], range(256))  # 内积, 总和灰度值mG = totalGray / nonzeroPixels  # 平均灰度icv = np.zeros(256)numFt, sumFt = 0, 0for t in range(0, 256):  # 遍历灰度值numFt += histCV2[t,0]   # F(t) 像素数量sumFt += histCV2[t,0] * t  # F(t) 灰度值总和pF = numFt / nonzeroPixels  # F(t) 像素数占比mF = (sumFt/numFt) if numFt>0 else 0  # F(t) 平均灰度numBt = nonzeroPixels-numFt  # B(t) 像素数量sumBt = totalGray - sumFt  # B(t) 灰度值总和pB = numBt / nonzeroPixels  # B(t) 像素数占比mB = (sumBt/numBt) if numBt>0 else 0  # B(t) 平均灰度icv[t] = pF * (mF-mG)**2 + pB * (mB-mG)**2  # OTSU 算法: 灰度 t 的类间方差maxIcv = max(icv)  # ICV 的最大值maxIndex = np.argmax(icv)  # 最大值的索引print(per995, nonzeroPixels, maxIcv, maxIndex)# 使用 fp 非零像素的最佳分割阈值，对原始图像进行固定阈值处理ret, imgBin = cv2.threshold(img, maxIndex, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 以 maxIndex 作为最优阈值plt.figure(figsize=(10, 7))plt.subplot(231), plt.axis('off'), plt.title("Origin"), plt.imshow(img, 'gray')plt.subplot(232,yticks=[]), plt.axis([0,255,0,np.max(histCV1)])plt.bar(range(256), histCV1[:,0]), plt.title("Gray Hist")plt.subplot(233), plt.title("OTSU binary(T={})".format(round(ret1))), plt.axis('off')plt.imshow(imgOtsu, 'gray')plt.subplot(234), plt.axis('off'), plt.title("Threshold of Laplacian")plt.imshow(gradPer995, cmap='gray')  # 遮罩模板，Laplacian 995 分位plt.subplot(235, yticks=[]), plt.title("Hist of boundries")  # 直方图plt.bar(range(256), histCV2[:,0])plt.subplot(236), plt.title("OTSU by Laplacian(T={})".format(maxIndex)), plt.axis('off')plt.imshow(imgBin, 'gray')plt.show()

（本节完）

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