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图像二值化,就是把彩色(先转为灰色图)最终转为黑白两色图片的计算过程。
看似极其简单,但人们研究了几十年,却始终未达到至臻境界的问题。万幸的是,北京联高软件开发有限公司研究开发了最好的 图像二值化 和 彩色图转灰度图 算法,其效果是远超 OpenCV ,Matlab 这些学院派产品的。联高算法在 《原本专业级图片漂白软件》 软件中得以实现与应用。
本文简要介绍了 图像二值化的算法原理、分类及二十三种算法的目录,后续逐个发布C#源代码与计算效果。
一、图像二值化 和 彩色图转灰度图是图像类AI的基石图像处理的两个基础功能:图像二值化 和 彩色图转灰度图,是一切图像(视频)为核心的AI的基础。很多AI系统,未能取得良好的预期效果,其中的原因不是AI算法问题,也不是训练集的问题,而是图像二值化 和 彩色图转灰度图 造成的基础数据的问题。
二、图像二值化算法概要2.1 基本概念2.1.1 灰度图 Gray Scale Image彩色图一般以3或4个8位byte保存图像数据。灰度图以3个相同的byte值保存图像(很浪费!)。
每个byte,从0---255,因而灰度级别也就是256个级别。0--为黑色;255为白色。
2.1.2 二值图(黑白图)Binary Image二值图,理论上是0/1数据图。为了能够支持各种使用环境,一般以灰度图替代,就是0和255。
2.1.3 直方图 Histogram灰度直方图是关于灰度级分布的函数,是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素,按照灰度值的大小,统计其出现的频率。灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率。
直方图均衡化可以使得图片看起来更清晰。
很多二值化算法是基于灰度直方图进行的。人们一直在想尽办法从直方图中寻找最好的阈值。
2.1.4 阈值 Threshold阈的意思是界限,故阈值又叫临界值,是指一个数据的分界值。
按图像某一行的灰度值划分的阈值:
按灰度直方图的划分:
2.2 图像二值化算法的分类二值化的核心是寻找最佳的阈值,使得二值化之后出现期望的结果。
按阈值的使用范围,二值化算法分为 全局阈值算法 和 局部阈值算法 两种。
全局阈值算法 计算简单,速度快,但无法处理很多特殊的图片。
局部阈值算法 计算复杂,速度慢很多,但可以处理这些特殊的图片。
2.2.1 全局阈值 Global Threshold一般的图片,选择一个合适的阈值,并以该唯一的阈值进行计算,就可以达到效果。
2.2.2 局部阈值 Local Threshold局部阈值是指在一个窗口区内寻找合适的阈值,并对该区域进行计算。
局部阈值的计算往往设计均值平滑、高斯平滑等等更多的、速度比较慢的算法。
三、二十三种二值化算法的目录二值化的算法非常多,据不完全统计,多达200多种。本文选择其中的23种予以C#实现并逐步发布全部C#源程序,大家可自行选择其中适用以为。
3.1 支持函数C#,图像二值化(02)——用于图像二值化处理的一些基本图像处理函数之C#源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128425984?spm=1001.2014.3001.5502
3.2 全局阈值算法目录3.2.1 基本阈值算法 Threshold_AlgorithmC#,图像二值化(03)——全局阈值的基本算法及其源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128426857?spm=1001.2014.3001.5502
3.2.2 Kittler 算法 Kittler_AlgorithmC#,图像二值化(04)——全局阈值 Kittler 算法及其源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128428405?spm=1001.2014.3001.5502 3.2.3 联高基础自适应算法 Automatic_Adaptive_AlgorithmC#,图像二值化(05)——全局阈值的联高自适应算法及其源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128428599?spm=1001.2014.3001.5502 3.2.4 大津算法 Otsu_AlgorithmC#,图像二值化(06)——全局阈值的大津OTSU算法及其源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128429571?spm=1001.2014.3001.5502 3.2.5 迭代算法 Iteration_AlgorithmC#,图像二值化(07)——全局阈值的迭代算法及其源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128429659?spm=1001.2014.3001.5502 3.2.6 全局加权阈值算法 Global_Threshold_AlgorithmC#,图像二值化(08)——灰度图像二值化,全局算法,全局阈值优化算法及其源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128429746?spm=1001.2014.3001.5502 3.2.7 最大熵算法 Maxium_Entropy_AlgorithmC#,图像二值化(09)——灰度图像二值化,全局算法,最大熵阈值算法与源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128473754?spm=1001.2014.3001.5502 3.2.8 均值算法 Mean_AlgorithmC#,图像二值化(10)——灰度图像二值化,全局算法,灰度平均值算法及其源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128473830?spm=1001.2014.3001.5502 3.2.9 百分比算法 Percentage_AlgorithmC#,图像二值化(11)——灰度图像二值化,全局算法,百分比阈值算法及其源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128473901?spm=1001.2014.3001.5502 3.2.10 谷底算法 Valley_Bottom_AlgorithmC#,图像二值化(12)——基于谷底最小值的全局阈值算法(Valley-Minium Thresholding)与源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128473956?spm=1001.2014.3001.5501 3.2.11 双峰算法 Intermodes_AlgorithmC#,图像二值化(13)——全局阈值的双峰平均值算法(Bimodal Thresholding)与源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128521963?spm=1001.2014.3001.5501 3.2.12 最佳迭代算法 Best_Iteratived_AlgorithmC#,图像二值化(14)——全局阈值的最佳迭代算法(Iterate Thresholding)及源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128522073?spm=1001.2014.3001.5501 3.2.13 一维最大熵 Maxium_Entropy_1D_AlgorithmC#,图像二值化(15)——全局阈值的一维最大熵(1D maxent)算法及源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128522175?spm=1001.2014.3001.5501 3.2.14 力矩保持法 Moment_Preserving_AlgorithmC#,图像二值化(16)——全局阈值的力矩保持算法(Moment-proserving Thresholding)及其源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128522271?spm=1001.2014.3001.5501 3.2.15 IsoData算法 IsoData_AlgorithmC#,图像二值化(17)——全局阈值的ISODATA算法(亦称作InterMeans法)及其源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128522610?spm=1001.2014.3001.5501 3.2.16 模糊集理论算法 Huang_Fuzzy_AlgorithmC#,图像二值化(18)——全局阈值的模糊集理论算法(Huang Thresholding)与源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128585456?spm=1001.2014.3001.5501 3.2.17 Shanbhag算法 Shanbhag_AlgorithmC#,图像二值化(19)——全局阈值的香巴拉算法( Shanbhag Thresholding)及源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128585653?spm=1001.2014.3001.5501 3.2.18 Yen算法 Yen_AlgorithmC#,图像二值化(20)——全局阈值的耶恩算法(Yen Thresholding)及源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128585816?spm=1001.2014.3001.5501
3.3 局部阈值算法目录3.3.1 Wellner自适应算法 Wellner_Adaptive_AlgorithmC#,图像二值化(21)——局部阈值的韦尔纳算法(Wellner Thresholding)及源代码https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128585919?spm=1001.2014.3001.5501 3.3.2 Bernsen自适应算法 Bernsen_AlgorithmC#,图像二值化(22)——局部阈值的伯恩森算法(Bernsen Thresholding)及源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128666982?spm=1001.2014.3001.5502 3.3.3 Sauvola自适应算法 Sauvola_AlgorithmC#,图像二值化(23)——局部阈值的绍沃拉算法(Sauvola Thresholding)及源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128667220?spm=1001.2014.3001.5501 3.3.4 Niblack自适应算法 Niblack_AlgorithmC#,图像二值化(24)——局部阈值算法的NiBlack算法及源程序https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128667349?spm=1001.2014.3001.5501
3.3.5 Yanowitz Bruckstein自适应算法 Yanowitz_Bruckstein_AlgorithmYanowitz Bruckstein自适应算法是除了联高《原本2.0》算法之外效果最好的算法了。
即便算法如此之多,世界上可以购买、下载的所有相关图片处理软件、图片漂白软件,比如《全能。。王》《PictureCleaner。。。》《ImageMagic。。。》等等,其算法在联高《原本2.0》算法面前,都不过是一辈子混迹于山沟的孩子凑出来的玩具。
作者将逐步发布以上算法的源代码。
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