关于vb.net二值化的信息

Vb(或者VB.net)影像识别系统

建议用VC做吧,VB图像处理速度慢。

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VC的话其实不怎么难,简单学学图像处理,网上现成的程序一把,涉及降噪、图像二值化、边界提取、中心计算等问题,还有回调函数也用的到。

几种经典的二值化方法及其vb.net实现

图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来,在很多情况下,也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题,在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注,产生了数以百计的阈值选取方法,但如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。

本文针对几种经典而常用的二值发放进行了简单的讨论并给出了其vb.net 实现。

1、P-Tile法

Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位数法)可以说是最古老的一种阈值选取方法。该方法根据先验概率来设定阈值,使得二值化后的目标或背景像素比例等于先验概率,该方法简单高效,但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。

2、OTSU 算法(大津法)

OSTU算法可以说是自适应计算单阈值(用来转换灰度图像为二值图像)的简单高效方法。1978 OTSU年提出的最大类间方差法以其计算简单、稳定有效,一直广为使用。

3、迭代法(最佳阀值法)

(1). 求出图象的最大灰度值和最小灰度值,分别记为Zl和Zk,令初始阈值为:

(2). 根据阈值TK将图象分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度值Z0和ZB:

式中,Z(i,j)是图像上(i,j)点的象素值,N(i,j)是(i,j)点的权值,一般取1。

(3). 若TK=TK+1,则所得即为阈值,否则转2,迭代计算。

4、一维最大熵阈值法

它的思想是统计图像中每一个灰度级出现的概率 ,计算该灰度级的熵 ,假设以灰度级T分割图像,图像中低于T灰度级的像素点构成目标物体(O),高于灰度级T的像素点构成背景(B),那么各个灰度级在本区的分布概率为:

O区: i=1,2……,t

B区: i=t+1,t+2……L-1

上式中的 ,这样对于数字图像中的目标和背景区域的熵分别为:

对图像中的每一个灰度级分别求取W=H0 +HB,选取使W最大的灰度级作为分割图像的阈值,这就是一维最大熵阈值图像分割法。

关于VB.NET中图像二值化中的阀值法是什么意思呢

不要分

灰度图像的像素的取值范围为

0-255,0代表黑,255代表最亮,中间值是不同的亮度

图像二值化,就是通过某个判断标准,将灰度图像变成只有两个值的图像,即图像值不是0,就是255

阈值,就是这个判断标准,比如,如果阈值取100,那么图像灰度小于等于100的像素,都变成0

图像灰度大于100的,都变成255


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