精选优质文档-倾情为你奉上图像分割迭代法实现图像阈值分割:1 实验原理图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单的图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,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。图像阈值化的目的是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域,各个区域内部具有一致的属性,而相邻区域布局有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。迭代法是基于逼近的思想,其步骤如下:(1)求出图象的最大灰度值和最小灰度值,分别记为Zmax和Zmin,令初始阈值T0=(Zmax+Zmin)/2;(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ZO和ZB;(3)求出新阈值TK+1=(ZO+ZB)/2; (4)若TK=TK+1,则所得即为阈值;否则转2,迭代计算。迭代所得的阈值分割的图象效果良好。基于迭代的阈值能区