图像处理 双窗OTSU 二值化 悠悠 2022-07-16 10:13 192阅读 0赞 小的内核窗口大小检测小的结构，如小石块和细屑，缺点是大岩石会被分裂和检测噪音。另一方面，更大的窗口尺寸显示大石头，以牺牲被错失较小的结构。 ![Center][] 检测到图像中的所有岩石尺寸是最重要。在这项工作中，一种双窗口自适应阈值技术的基础上。观察指出，即小的内核窗口大小倾向于检测小的岩石，而更大的窗口大小检测更大的岩石尺寸［ 2］。 根据所分析的图像的大小，两尺寸W1和W2窗口选择。两个连续的自适应阈值处理施加到两个二进制的输入图像。一个逻辑或运算符，然后使用两个二进制输出相结合，以提高检测到的像素的连通性。将这种技术应用到图像下的最终输出分析如图所示。采用95x95 25x25和窗口大小。［ 2］ ![Center 1][] 为了将目标矿石与背景区分开， 需要采用二值化方法(二值法) 对双边滤波图进行灰度变换，从而生成二值图。二值化就是通过设定一个阈值T，用 T 将图像的像素数据分成两部分:大于 T 的像素群和小于 T 的像素群。张国英等人提出的双窗 OTSU 二值法［ 1］ 将 OTSU 的基于最大类间方差的最优阈值 与 Simphiwe 提出的双窗自适应阈值法［ 2］ 相结合，根据图像中矿石目标的相对大小， 针对同一中心像素确定双窗尺寸，再对双窗应用 OTSU 法分别求得各自局部最优阈值， 取两者中的较小者为最佳阈值， 双边灰度滤波图中灰度大于最佳阈值的为矿石，小于最佳阈值的为背景， 从而生成二值图。对于图像采集现场矿石大小堆叠、 粉尘弥漫、 光照不均等复杂情形， 该方法具有较强的适应性，因此二值化效果优于传统方法。 ![Center 2][] Fig. 1 Original images and threshold images a Original iron ore 原始铁矿石 b Original copper ore 原始铜矿石 c Original gold ore 原始金矿石 d Iron ore using Otsu’s method Otsu法铁矿石 e Copper ore using Otsu’s method Otsu法原始铜矿石 f Gold ore using Otsu’s method Otsu法原始金矿石 g Iron ore with bi-neighbourhood size of 31 × 31 and 95 × 95(Simphiwe ) 使用31 × 31尺寸和95 × 95尺寸双窗邻域Simphiwe法［ 2］ h Copper ore with bi-neighbourhood size of 31 × 31 and 151 × 151(Simphiwe ) 使用31 × 31尺寸和151 × 151尺寸双窗邻域Simphiwe法［ 2］ i Gold ore with bi-neighbourhood size of 51 × 51 and 151 × 151(Simphiwe ) 使用31 × 31尺寸和151 × 151尺寸双窗邻域Simphiwe法［ 2］ j Iron ore with bi-neighbourhood size of 31 × 31 and 95 × 95(Proposed ) 使用31 × 31尺寸和95 × 95尺寸双窗邻域ZHANG G Y法［ 1］ k Copper ore with bi-neighbourhood size of 31 × 31 and 151 × 151(Proposed ) 使用31 × 31尺寸和95 × 95尺寸双窗邻域ZHANG G Y法［ 1］ l Gold ore with bi-neighbourhood size of 51 × 51 and 151 × 151 (Proposed ) 使用31 × 31尺寸和95 × 95尺寸双窗邻域ZHANG G Y法［ 1］ 首先，求得中心像素 p 两个邻域窗口( 即 Nn p和 Nmp )各自的最优阈值 TOTSU (Nn p， t) 和 TOTSU (Nm p ， t)，窗口大小分别为 n × n，m × m。 ![Center 3][] 式中，t 为灰度级范围取值［ 0， l］;l 为最大灰度级(一般为 255);σ2 B (t) 为最大类间方差 ， 方差越大意味着错分概率越小。其次，根据最优阈值将双边滤波后的灰度图(灰度表达式为 f(x，y))二值化，fb(x， y) 为二值化结果。 ![Center 4][] 三种阈值算法的量化比较 ![Center 5][] PSNR：peak signal-to-noise ratio 峰值信噪比 ［ 1］ZHANG G Y， LIU G Z． Ore image thresholding using bineighborhood OTSU’ s approach［ J］ ． IET Journals，2010，46(25):1 666- 1 668． ［ 2］ Simphiwe K． A machine vision-based approach to measuring the size distribution of rocks on a conveyor belt［ D］ ．Cape Town: Univ． of Cape Town，2004． [Center]: /images/20220716/4a2abbf31ee443c693efa9e506b70f98.png [Center 1]: /images/20220716/683bc66671634f6c83af04e41400efa8.png [Center 2]: /images/20220716/25102ef1980144c1aa2ad9077a2c7b8d.png [Center 3]: /images/20220716/5dfa9a20946442cf8df9b79dd31ef289.png [Center 4]: /images/20220716/2c7052fe9ca94ad7bc3d0dd2c4a737a3.png [Center 5]: /images/20220716/5cf8c0c65ead4e44a7ea9bc3e7973d95.png
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