【youcans 的 OpenCV 例程200篇】162. 全局阈值处理改进方法

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 11.19：全局阈值处理改进之图像平滑

对于存在噪声影响的图像，一种常用的改进方法是在阈值处理前先对图像进行平滑。

    # 11.19 全局阈值处理改进之图像平滑img = cv2.imread("../images/Fig1039a.tif", flags=0)histCV = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])  # 灰度直方图scale = range(256)  # 灰度级 [0,255]totalPixels = img.shape[0] * img.shape[1]  # 像素总数totalGray = np.dot(histCV[:,0], scale)  # 内积, 总和灰度值mG = totalGray / totalPixels  # 平均灰度icv = np.zeros(256)numFt, sumFt = 0, 0for t in range(256):  # 遍历灰度值numFt += histCV[t,0]   # F(t) 像素数量sumFt += histCV[t,0] * t  # F(t) 灰度值总和pF = numFt / totalPixels  # F(t) 像素数占比mF = (sumFt/numFt) if numFt>0 else 0  # F(t) 平均灰度numBt = totalPixels-numFt  # B(t) 像素数量sumBt = totalGray - sumFt  # B(t) 灰度值总和pB = numBt / totalPixels  # 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  # 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# 阈值处理ret, imgBin = cv2.threshold(img, maxIndex, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 以 maxIndex 作为最优阈值ret, imgOtsu = cv2.threshold(img, mG, 255, cv2.THRESH_OTSU)  # 阈值分割, OTSUprint("t(maxICV)={}, retOtsu={}".format(maxIndex, round(ret)))plt.figure(figsize=(7,7))plt.subplot(221), plt.axis('off'), plt.title("Origin"), plt.imshow(img, 'gray')plt.subplot(222, yticks=[]), plt.title("Gray Hist")  # 直方图plt.plot(scale, histCV[:,0]/max(histCV))  # 灰度直方图plt.plot(scale, icv/maxIcv)  # 类间方差图plt.subplot(223), plt.title("global binary(T={})".format(maxIndex)), plt.axis('off')plt.imshow(imgBin, 'gray')plt.subplot(224), plt.title("OTSU binary(T={})".format(round(ret))), plt.axis('off')plt.imshow(imgOtsu, 'gray')plt.tight_layout()plt.show()

在这里插入图片描述

（本节完）

youcans@xupt 原创作品，转载必须标注原文链接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/124281345)

欢迎关注『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』系列，持续更新中
欢迎关注『youcans 的 OpenCV学习课』系列，持续更新中

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】158. 阈值处理之固定阈值法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】159. 图像分割之全局阈值处理
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】160. 图像处理之OTSU 方法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】161. OTSU 阈值处理算法的实现
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】162. 全局阈值处理改进方法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】163. 基于边缘信息改进全局阈值处理
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】164.使用 Laplace 边缘信息改进全局阈值处理
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】165.多阈值 OTSU 处理方法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】166.自适应阈值处理
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】167.基于移动平均的可变阈值处理
更多内容，请见：
【OpenCV 例程200篇总目录-202206更新】