基于阈值的灰度直方图图像分割

资 源 简 介

基于阈值的灰度直方图图像分割

详 情 说 明

灰度直方图阈值分割是一种经典的图像处理方法，用于将图像中的目标与背景分离。该方法特别适用于具有明显双峰特征的灰度直方图图像。

工作原理主要分为三个步骤： 首先将彩色图像转换为灰度图像，这一步骤通过加权平均RGB通道值实现。转换后的灰度图像可以简化后续处理过程。

然后计算灰度直方图并寻找双峰之间的最低点作为分割阈值。直方图双峰分别对应图像中的背景和目标区域，二者之间的谷底就是最佳分割点。在实现时，可能需要调整直方图平滑参数以获得更明显的双峰特征。

最后使用确定的阈值对原始彩色图像进行分割。分割过程保留符合阈值条件的像素区域，从而实现目标提取。这种方法在医学图像处理、工业检测等领域有广泛应用。

改进方向包括多阈值分割、自适应阈值选择等，这些方法可以提升对复杂场景的处理能力。实际应用中，光照条件和目标对比度都会影响分割效果，可能需要预处理来优化直方图形状。