阈值法图像分割实验报告1实验目的图像分割阈值法含有实现容易、计算量小、性能稳定等优点。因此这种办法成为图像分割领域中应用最普遍的办法。本文重要讨论了基于直方图法的图像分割的设计与实现，并与迭代法进行了对比实验。2实验环境MicrosoftVC++6.0软件平台，32位WindowsXP操作系统。3实验原理基础3.1直方图法直方图阈值法其阈值重要通过分析图像的灰度直方图来进行拟定。假定一幅图像如图3-1所示，其中背景是灰色，物体为灰白色的，背景中的黑色像素产生了直方图的左锋，而物体的各灰度级产生了直方图的右峰。由于物体边界像素数相对而言较少，从而产生两峰之间的谷，选择谷对应的灰度值作为阈值T，运用式3.1，能够得到一幅二值图像，用于后续解决和分析。（3.1）图3-1运用直方图选择二值化阈值3.2迭代法（用于对比实验）迭代法也是一种在图像分割过程中选择适宜阈值的办法。它是基于逼近的思想通过阈值迭代的方式运用程序自动计算出比较适宜的分割阈值。迭代法指在初始条件中假设一种阈值，而通过对图像的迭代运算来不停地更新这一假设阈值来得到最佳阈值。迭代法阈值分割重要算法：1．求出图像最小灰度值和最大灰度值计算初始阈值为2．根据阈值将图像分割成目的和背景两部分，求出两部分的平均灰度值为图像上点的灰度值，为点的权重系数，普通为的个数T为阈值3.重新选择阈值，新的阈值定义为4.循环做第二步到第四步，当则结束，即可获得最佳阈值来对图像进行分割。4程序设计4.1直方图法算法流程如Error:Referencesourcenotfound所示。图4-2直方图阈值法算法流程统计直方图和阈值分割流程图如Error:Referencesourcenotfound所示。(a)统计直方图(b)阈值分割图4-2程序设计流程图4.2核心程序语段unsignedi,j;//循环变量unsignedcharpixel;//像素值longlHistogram[256];//直方图数组LONGlLineBytes;//图像每行的字节数//获得直方图for(i=0;i<256;i++)//初始化数组lHistogram[i]=0;lLineBytes=WIDTHBYTES(width*8);//计算图像每行的字节数for(i=0;i
