迭代阈值方法进行图像分割的函数

资 源 简 介

迭代阈值方法进行图像分割的函数

详 情 说 明

迭代阈值法是一种经典的图像二值化分割技术，它通过不断逼近最优阈值来实现对前景和背景的分离。这种方法特别适用于前景和背景灰度差异明显的图像。

算法核心思路是通过以下步骤循环计算最佳阈值： 初始化一个估计阈值（通常取图像灰度均值） 根据当前阈值将图像分为前景和背景两部分 分别计算两部分的平均灰度值 取新阈值为两部分均值的中间值 重复2-4步直到阈值变化小于预设容差

测试程序通常需要包含以下处理流程： 读取原始灰度图像或转换彩色图像为灰度 显示原始图像和灰度直方图帮助分析 实现迭代阈值计算函数 应用最终阈值进行二值化分割 对比显示分割结果

典型的改进方向包括： 结合Otsu方法优化初始阈值 添加区域生长约束条件 处理不均匀光照情况 多阈值扩展用于复杂场景

这种方法的优势在于计算简单且对单峰直方图效果良好，但对噪声敏感且依赖初始阈值选择。实际应用中常与形态学处理结合使用。