圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往僅對(duì)圖像中的某些部分感興趣，這些部分稱為目標(biāo)或前景（其他部分稱為背景），他們一般對(duì)應(yīng)圖像中特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。為了辨識(shí)和分析目標(biāo)，需要將他們分離提取出來(lái)，在此基礎(chǔ)上才有可能對(duì)目標(biāo)進(jìn)一步利用。圖像處理技術(shù)是一個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像處理和分析逐漸形成了自己的科學(xué)體系，新的處理方法層出不窮，盡管其發(fā)展歷史不長(zhǎng)，但卻引起各方面人士的廣泛關(guān)注。首先，視覺(jué)是人類重要的感知手段，圖像又是視覺(jué)的基礎(chǔ)，因此，數(shù)字圖像成為心理學(xué)、生理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者們研究視覺(jué)感知的有效工具。其次，圖像處理在軍事、遙感、氣象等大型應(yīng)用中有不斷增長(zhǎng)的需求。圖像分割就是指把圖像分成格局特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程。這里特性可以是象素的灰度、顏色、紋理等，預(yù)先定義的目標(biāo)可以對(duì)應(yīng)單個(gè)區(qū)域，也可以對(duì)應(yīng)多個(gè)區(qū)域?，F(xiàn)有的圖像分割算法有：閾值分割、邊緣檢測(cè)和區(qū)域提取法。本文著重研究基于閾值法的圖像分割技術(shù)。

　　1 閾值法圖像分割

　　1.1 閾值法的基本原理

　　閾值分割法是一種基于區(qū)域的圖像分割技術(shù)，人們發(fā)展了各種各樣的閾值處理技術(shù)，包括全局閾值、自適應(yīng)閾值、閾值等等。其基本原理是：通過(guò)設(shè)定不同的特征閾值，把圖像象素點(diǎn)分為若干類。常用的特征包括：直接來(lái)自原始圖像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值變換得到的特征。設(shè)原始圖像為f（x，y），按照一定的準(zhǔn)則f（x，y）中找到特征值T，將圖像分割為兩個(gè)部分，分割后的圖像為：

　　若?。篵0=0（黑），b1=1（白），即為我們通常所說(shuō)的圖像二值化。

　　在許多情況下，物體和背景的對(duì)比度在圖像中的各處不是一樣的，這時(shí)很難用一個(gè)統(tǒng)一的閾值將物體與背景分開(kāi)。這時(shí)可以根據(jù)圖像的局部特征分別采用不同的闞值進(jìn)行分割。實(shí)際處理時(shí)，需要按照具體問(wèn)題將圖像分成若干子區(qū)域分別選擇閾值，或者動(dòng)態(tài)地根據(jù)一定的鄰域范圍選擇每點(diǎn)處的閾值，進(jìn)行圖像分割。這時(shí)的閾值為自適應(yīng)閾值。閾值的選擇需要根據(jù)具體問(wèn)題來(lái)確定，一般通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)確定。對(duì)于給定的圖像，可以通過(guò)分析直方圖的方法確定的閾值，例如當(dāng)直方圖明顯呈現(xiàn)雙峰情況時(shí)，可以選擇兩個(gè)峰值的中點(diǎn)作為閾值。閾值分割的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單、運(yùn)算效率較高、速度快。在重視運(yùn)算效率的應(yīng)用場(chǎng)合（如用于硬件實(shí)現(xiàn)），它得到了廣泛應(yīng)用。

　　1.2 閾值法圖像分割方法分類

　　全局閾值法指利用全局信息對(duì)整幅圖像求出分割閾值，可以是單閾值，也可以是多閾值；局部閾值法是把原始的整幅圖像分為幾個(gè)小的子圖像，再對(duì)每個(gè)子圖像應(yīng)用全局閾值法分別求出分割閾值。其中全局閾值法又可分為基于點(diǎn)的閾值法和基于區(qū)域的閾值法。閾值分割法的結(jié)果很大程度上依賴于閾值的選擇，因此該方法的關(guān)鍵是如何選擇合適的閾值。由于局部閾值法中仍要用到全局閾值法，因此本文主要對(duì)全局閾值法中基于點(diǎn)的閾值法和基于區(qū)域的閾值法分別進(jìn)行了研究。根據(jù)閾值法的原理可以將閾值選取技術(shù)分為3大類

　　（1）基于點(diǎn)的全局閾值方法

　　基于點(diǎn)的全局閾值算法與其他幾大類方法相比，算法時(shí)間復(fù)雜度較低，易于實(shí)現(xiàn)，適合應(yīng)用于在線實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)。

　　（2）基于區(qū)域的全局閾值方法

　　對(duì)一幅圖像而言，不同的區(qū)域，比如說(shuō)目標(biāo)區(qū)域或背景區(qū)域，同一區(qū)域內(nèi)的象素，在位置和灰度級(jí)上同時(shí)具有較強(qiáng)的一致性和相關(guān)性。

　　（3）局部閾值法和多閾值法

　　局部閾值（動(dòng)態(tài)閾值） 當(dāng)圖像中有如下一些情況：有陰影，照度不均勻，各處的對(duì)比度不同，突發(fā)噪聲，背景灰度變化等，如果只用一個(gè)固定的全局閾值對(duì)整幅圖像進(jìn)行分割，則由于不能兼顧圖像各處的情況而使分割效果受到影響。

　　多閾值法很顯然，如果圖像中含有占據(jù)不同灰度級(jí)區(qū)域的幾個(gè)目標(biāo)，則需要使用多個(gè)閾值才能將他們分開(kāi)。其實(shí)多域值分割，可以看作單閾值分割的推廣。

　　2 閾值法圖像分割的實(shí)現(xiàn)

　　類間方差法計(jì)算簡(jiǎn)單、穩(wěn)定有效，一直廣為使用，是一種受到普遍歡迎的閾值選取方法。其基本思路是將直方圖在某一閾值處分割成兩組，當(dāng)被分成的兩組的方差為時(shí)，得到閾值。因?yàn)榉讲钍腔叶确植季鶆蛐缘囊环N量度，方差值越大，說(shuō)明構(gòu)成圖像的兩部分差別越大，當(dāng)部分目標(biāo)錯(cuò)分為背景或部分背景錯(cuò)分為目標(biāo)都會(huì)導(dǎo)致兩部分差別變小，因此使類間方差的分割意味著錯(cuò)分概率。

　　圖像的灰度級(jí)范圍是0，1，2，…，L-1，設(shè)灰度級(jí)i的象素點(diǎn)個(gè)數(shù)為mi，圖像的象素點(diǎn)的總數(shù)為 ，則灰度級(jí)i的出現(xiàn)概率pi定義為 。

　　在Ostu方法中，閾值t把圖像的象素分為C0=（0，1，…，t）和C1=（t+1，t+2，…，L-1）兩類（分別代表門標(biāo)與背景）。

　　即閾值T將圖像分成目標(biāo)，背景兩部分，使得兩類總方差取得值的t，即為分割閾值。