时间:2015-03-10 来源:

灰度图像--图像分割阈值处理之补充说明 【Web前端】

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原图团队网页接活,加入7%的高斯噪声

算法原理 首先来解决噪声影响,团队网页接活在图像增强的时候提到过,手机网页制作低通滤波和平滑能够减少图像噪声网页切图制作,通过减少噪声,网页切图制作可以一定程度上提高阈值处理的结果.例如未去噪的时候直方图如下: 加入11%的高斯噪声的图像直方图:

平滑后的阈值处理: 加入11%的高斯噪声的图像div+css+js切图,平滑后进行阈值处理:

但是对于相对较小的目标,网页重构报价直方图上基本看不出目标和背景的差别: 原图:

使用高斯滤波器进行平滑后的直方图:

边缘检测的直方图:

我们的方法是使用边缘处理结果边缘作为Mask,得到Mask为1的原图处的灰度值,承接网站前端有这些灰度值做直方图psd切图html,可以得到下面:

可以看到相对明显的边界,psd切图html值得注意的是web外包,这里选取边界的算法一定选用检测结果是外边界和内边界结合的边缘图像.所以我们选用Sobel算子进行边缘检测,div切图排版边缘检测后的阈值处理(对边缘结果的阈值处理).最后对Mask出来的灰度集合进行OTSU阈值计算网页切图制作,得出最终结果.

边缘检测后的直方图:

处理结果:

开篇废话 在前面的介绍中,网页切图制作说到过div+css+js切图,影响阈值处理的两个主要问题是目标和背景的大小关系,div+css+js切图和噪声对目标的影响承接网站前端,double *dst,int height,int type){ double *mask=(double *)malloc(sizeof(double)*width*height); double *temp=(double *)malloc(sizeof(double)*width*height); //use 0.05*width and 0.05*height gaussian mask smooth src GaussianFilter(src, width, width/25, (double)width/150.); double max=Sobel(temp, NULL, height, mask, height, THRESHOLD_TYPE3); /////////////////////////////////////////////////////////////////////////// int hist[GRAY_LEVEL]; double hist_d[GRAY_LEVEL]; InitHistogram(hist); for(int i=0;i<width*height;i++) if(mask[i]!=0.0) hist[(int)src[i]]++; Hist_int2double(hist, hist_d); double threshold=findMaxDeta(hist_d);// printf("Threshold:%g \n", dst, height, type); free(mask); free(temp); } 结果分析 原图承接网站前端,加入3%的高斯噪声

代码 上代码

总结 为了解决前面所说的两个影响阈值处理的两个重要因素,页面div重构提出的两种解决方法psd切图html,也可以使用局部阈值或者可变阈值进行处理. 待续...

$(function () { $('pre.prettyprint code').each(function () { var lines = $(this).text().split('\n').length; var $numbering = $('').addClass('pre-numbering').hide(); $(this).addClass('has-numbering').parent().append($numbering); for (i = 1; i ').text(i)); }; $numbering.fadeIn(1700); }); });

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