​对含有多个目标的灰度图像，进行基于阈值的图像分割处理

资 源 简 介

​对含有多个目标的灰度图像，进行基于阈值的图像分割处理

详 情 说 明

基于阈值的图像分割是图像处理中的基础而有效的方法，特别适用于灰度图像中多个目标的分离。以下是完整的处理流程和关键思路：

首先进行阈值处理，这是分割的核心步骤。对于多目标图像，可以采用全局阈值或自适应阈值方法。全局阈值通过分析整幅图像的直方图，选取能将前景和背景分离的最佳阈值点。若光照不均匀，则更适合采用自适应阈值方法，将图像分成若干小块分别计算局部阈值。

接下来运用数学形态学进行后处理。先使用开运算（先腐蚀后膨胀）消除细小噪声点，再通过闭运算（先膨胀后腐蚀）填充目标区域内部的小孔。结构元素的大小需要根据目标特征谨慎选择，过大可能破坏目标形状，过小则效果不显著。

完成分割后进入区域标记阶段。采用连通域分析法，给每个独立目标区域分配唯一标识。为增强可视化效果，可用不同颜色区分各区域，使结果更直观。

最后提取目标特征参数：通过像素计数计算各区域面积；圆形度则通过4π×面积/周长²的公式获得，完美圆形值为1，其他形状小于1；目标个数即为标记区域的总数。这些特征参数为后续图像分析提供了重要依据。

整个处理流程从分割到特征提取，形成了完整的图像分析链条，在工业检测、医学图像等领域都有广泛应用。每个步骤的参数选择都需要结合实际图像特点进行调整优化。