[發(fā)明專利]一種雙最佳Otsu閾值最簡圖像構造方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810084122.1
• 申請日: 2018-01-29
• 公開（公告）號: CN108257140B
• 公開（公告）日: 2020-03-24
• 發(fā)明（設計）人: 車暢;包娟;周肖陽;張佳音
• 申請（專利權）人: 哈爾濱學院
• 主分類號: G06T7/136
• 分類號: G06T7/136
• 代理公司: 哈爾濱市偉晨專利代理事務所(普通合伙) 23209
• 代理人: 榮玲

1.一種雙最佳Otsu閾值最簡圖像構造方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟a、構建一幅只有三個灰度級的圖像，所述三個灰度級分別為L₁、L₂和L₃，灰度級為L₁的像素數(shù)量為n₁，灰度級為L₂的像素數(shù)量為n₂，灰度級為L₃的像素數(shù)量為n₃；

步驟b、按照N＝n₁+n₂+n₃計算圖像總的像素數(shù)量N；

步驟c、計算每個灰度級出現(xiàn)的概率：

灰度級為L₁的像素出現(xiàn)的概率P₁為：

灰度級為L₂的像素出現(xiàn)的概率P₂為：

灰度級為L₃的像素出現(xiàn)的概率P₃為：

步驟d、將灰度級為L₁的像素作為背景，灰度級為L₂和L₃的像素作為目標；

計算背景部分出現(xiàn)的概率ω_b1：

ω_b1＝P₁

計算背景部分的灰度級均值μ_b1：

μ_b1＝L₁

計算目標部分出現(xiàn)的概率ω_o1：

ω_o1＝P₂+P₃

計算目標部分的灰度級均值μ_o1：

計算背景部分和目標部分的類間方差：

步驟e、將灰度級為L₁和L₂的像素作為背景，灰度級為L₃的像素作為目標；

計算背景部分出現(xiàn)的概率ω_b2：

ω_b2＝P₁+P₂

計算背景部分的灰度級均值μ_b2：

計算目標部分出現(xiàn)的概率ω_o2：

ω_o2＝P₃

計算目標部分的灰度級均值μ_o2：

μ_o2＝L₃

計算背景部分和目標部分的類間方差：

步驟d和步驟e的順序能夠交換或同步進行；

步驟f、按照得到三個灰度級L₁、L₂和L₃，三個像素數(shù)量n₁、n₂和n₃之間的關系：

步驟g、構建滿足步驟f中關系的圖像。