少有人走的路

阈值分割引言

阈值分割有非常多的算法，大体上分为全局和局部算法。
全局算法包括全局固定阈值和基于图像直方图的阈值，局部算法包括局部动态阈值分割。
基于图像直方图阈值分割的方法也有很多，比如常规的高斯滤波双峰法，OTSU大津法。
但是这类所有的法都基于一个假设：图像是有前景和背景的，待分割目标处于背景中，即图像直方图是双峰的。
如果因为非均匀光照导致待分割目标不处于背景或前景中，即图像直方图无双峰，
那么基于图像直方图的所有法都是不甚理想的
只能在此基础上进行一定的变换，例如nbl算法等，这些都属于局部算法。

任何算法，都会基于假设空间的。没有假设空间，所有算法性能一致。包括经典算法和深度学习算法。

本系列的贴子勇哥通过实验来细品它们之间的差别，以求以后可以精准应用。

这一节比较一下var_threshold和dyn_threshold。

原始图像，背景不均匀。

dyn_threshold的执行结果RegionUnion1

dyn_threshold的执行结果RegionUnion2

read_image (Image20210127211919, 'C:/Users/Administrator/Desktop/微信截图_20210127211919.png')
dyn_threshold(Image20210127211919, Image20210127211919, RegionDynThresh,15, 'light')
var_threshold(Image20210127211919, Region, 11, 11, 0.2,1, 'dark')
fill_up(Region, RegionFillUp1)
connection(RegionFillUp1, ConnectedRegions1)
select_shape(ConnectedRegions1, SelectedRegions, 'area', 'and', 550, 99999999)
union1(SelectedRegions, RegionUnion1)

mean_image(Image20210127211919, ImageMean, 5, 5)
dyn_threshold(Image20210127211919, ImageMean, RegionDynThresh1,1, 'dark')
fill_up(RegionDynThresh1, RegionFillUp)
connection(RegionFillUp, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 550, 99999999)
union1(SelectedRegions, RegionUnion2)

dyn_threshold的特点：

1. 它是一种局部阈值算子

2. 它通过平均图像灰度来确定局部领域

3. 它使用前需要指定一个图像滤波器，例如mean_image

    滤波尺寸>被提取物体的直径较好。

    如果滤镜掩码的尺寸太大，那么相邻非常近的物体将会连在一起。

    使用滤波掩码宽度推荐2*D+1，其中D为物体直径。

4.  它选出的所有像素要比局部领域要黑，也就是比均值滤波后的图像要黑。

var_threshold的特点：

1. 它是一种动态阈值算子

2. 它可以较好的分开前景与背景

3. 它对不适合的参数设置不敏感。

4.  它的执行时间比dyn_threshold要长。

未完待续……

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作者：hackpig

来源：www.skcircle.com

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