灰度图像二值化及目标提取和质心求取

资 源 简 介

灰度图像二值化及目标提取和质心求取

详 情 说 明

图像处理中的灰度图像二值化与目标提取是计算机视觉领域的常见基础操作。本文将介绍这一流程的实现思路。

二值化处理 二值化是将灰度图像转换为黑白图像的过程，通过设定阈值将像素分为前景和背景两部分。常用的二值化方法包括全局阈值法和自适应阈值法。全局阈值法适用于光照均匀的场景，而自适应阈值则能处理光照不均的情况。

目标提取 经过二值化处理后，可以通过连通区域分析来提取图像中的独立目标。这一步会为每个连通区域分配唯一标识，便于后续处理。需要注意的是，二值化可能产生噪声或断裂区域，可能需要形态学操作进行优化。

质心计算 对于每个提取的目标，可以计算其几何中心的坐标作为质心。质心是目标的重要特征之一，计算时需要考虑目标区域内的所有像素位置，通过求取位置坐标的平均值获得。

MATLAB实现思路 MATLAB提供了丰富的图像处理函数来完成这些操作。图像读取后，可使用阈值函数实现二值化，通过区域属性函数获取连通区域信息，最后利用数学运算计算各区域的质心坐标。这些功能都封装在MATLAB的图像处理工具箱中，初学者只需了解函数的调用方式和参数设置即可实现上述功能。