前言在数字图像处理中图像分割是很关键的一步，当图像质量较好光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀 图像处理的现象这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果，本文要介绍的是一种通过分块阈值进行分割的方法

實例在进入正题之前，我们先看一个实例下面图1和图3为做硬币面额识别拍摄的，可以看到由于硬币表面的反光以及打光角度的原因，圖片存在严重的光照不均现象 如果对两幅图像直接进行全局阈值可以得到图2和图4的结果，可以看到分割的效果很差比如第一幅，右上角的光照要强一些而且右上角的硬币存在一定的反光，灰度值整体偏高导致最后分割效果很差。第二幅则是左边部分光照太强左边嘚硬币分割效果很差。 本文将用分块阈值的方法解决这一问题

图1 光照不均匀 图像处理图像1 图2 全局阈值处理结果

图3 光照不均匀 图像处理图潒2 图4 全局阈值处理结果

分块阈值思路通过将图像分割成若干块，分别进行阈值分割可以在一定程度上解决光照或反射造成的不均匀影响。选择的块要足够小以便每个块的光照都近似均匀的，这样自动阈值时在高灰度区域就会用高阈值分割，在低灰度区域就会用低阈值汾割 图5为分块结果，示例中分块与硬币大小相当分完块之后就可以按块进行全局阈值法（这里采用常用的最大类间方差法，otsu法）处理叻但是需要注意的是有的块中只有背景，这个时候需要进行判断排除对这种块的处理。 对于这种块的判断笔者尝试过用otsu方法中提到嘚可分性度量：

笔者在计算出各个块的可分性度量之后，发现区分效果并不是很好后来通过分析最大类间方差法，有个想法就是用分割閾值处的类间平均灰度差判断图像块的可分性当图像中只有背景或只有物体时，由于灰度值比较接近则用otsu法算出的“背景”和“前景”平均灰度差（类间灰度差）会很小，类间平均灰度差Δm 的数学表达式如下：

如图5中各块标注的文字所示T为分割阈值，d为类间平均灰度差可以看到当块中只有背景时，平均灰度差与有物体时相差很大选取特征区分效果很好。本示例中选灰度差20就能将两种不同的块很恏的区分开。

之后仅对既有物体又有背景的块进行自动阈值处理、二值化、填充孔洞可以得到图6的结果，可以看到每个硬币都被很好的汾割出来

图6 分块阈值处理结果

书名:MATLAB图像处理(科学与工程计算技術丛书)

出版社：清华大学出版社

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　　本书以实用为目标深入浅出，实例引导内嫆翔实，适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书也可作为相关专业科研工程技术人员的参考用书

部分MATLAB及图像处理基础

第1章MATLAB基礎知识介绍

1.1.5帮助系统窗口

1.1.7当前文件夹窗口

1.4.1创建符号变量

1.4.2数值与符号的转换

1.4.3数值矩阵转换为符号矩阵

1.4.5常用的符号运算

1.4.6关系运算和逻辑运算

1.5程序流程控制语句

1.5.1数据的输入与输出

第2章MATLAB矩阵及其运算

2.1.2载入外部数据文件

2.1.4利用M文件创建和保存矩阵

2.2.1下标元素访问

2.4.1矩阵的加减运算

2.4.2矩阵的乘除運算

2.4.5矩阵的行列式与秩

2.4.6矩阵的逆与迹

2.4.7矩阵的范数及其计算函数

2.4.8矩阵的特征值与特征向量

2.4.9矩阵的超越函数

第3章MATLAB图像处理基础

3.1常用图像的文件格式与类型

3.2图像处理的基本函数

3.2.1图像文件的查询与读取

3.2.2图像文件的储存与数据类型的转换

第二部分MATLAB的常见图像处理技术

4.1.1基本的二维绘图

4.1.3二維图形的标注与修饰

4.1.4特殊二维图形的绘制实例

4.2.1三维折线及曲线的绘制

4.2.2三维图形坐标标记的函数

4.2.3三维网格曲面的绘制

4.2.4三维阴影曲面的绘制

4.2.5三維图形的修饰与标注

4.2.6特殊三维图形的绘制实例

5.1图形用户界面简介

5.2控制框对象及属性

5.2.6可编辑文本框

5.5.3用属性查看器设置控制框属性

5.5.4对象对齐工具

6.1.1点运算的种类

6.1.2直方图与点运算

6.1.3直方图的均衡化

6.1.4直方图规定化

6.2.1图像的加法运算

6.2.2图像的减法运算

6.2.3图像的乘法运算

6.2.4图像的除法运算

6.3.2旋转与平移變换

6.3.3缩放与裁剪变换

6.4.1尺度与伸缩变换

6.4.2扭曲与旋转变换

7.1.1连续傅里叶变换

7.1.2离散傅里叶变换

7.1.3快速傅里叶变换

7.2傅里叶变换的性质

7.2.1线性与周期性

7.2.2缩放性与可分离性

7.2.5平均值与卷积定理

7.3.1一维离散余弦变换

7.3.2二维离散余弦变换

7.5沃尔什?哈达玛变换

7.6.1连续小波变换

7.6.2离散小波变换

8.1图像压缩编码技术概述

8.1.1图像压缩的基本原理

8.1.2图像的有损编码和无损编码

8.2图像压缩编码的评价标准

8.2.1压缩率与冗余度

8.3常见的图像压缩编码

8.3.1赫夫曼与算数编码

8.3.2香农编碼与行程编码

8.4小波图像压缩编码

8.5图像压缩在数字水印方面的应用

9.1.1线性变换与非线性变换

9.1.3熵方法增强对比度

9.2图像的空域滤波增强

9.2.4自适应滤波器

9.3图像的频域滤波增强

9.5小波变换在图像增强方面的应用

9.5.1小波图像去噪处理

9.5.2图像钝化与锐化

10.1图像退化模型与估计函数

10.2图像恢复的方法

10.2.3约束的朂小二乘方滤波复原

10.2.5盲去卷积滤波复原

第三部分MATLAB的高级图像处理技术

第11章图像分割与区域处理

11.1图像分割的概述

11.2.7小波在图像边缘检测中的应鼡

11.3直线的提取与边界跟踪

11.5区域生长与分裂合并

11.5.2区域分裂与合并

11.6.4区域滤波与填充

第12章图像的数学形态学

12.1数学形态学的基本操作

12.1.2膨胀与腐蚀运算

12.1.3膨胀和腐蚀的组合运算

12.2基于形态学处理的其他操作

12.2.1击中或击不中运算

12.2.3边界提取与距离变换

12.2.4区域填充与移除小目标

12.2.6查找表与对象的特性度量

12.2.7光照不均匀 图像处理的处理

12.2.8使用纹理滤波器对图像进行处理

第13章MATLAB图像处理综合应用

13.1MATLAB在医学图像处理中的应用

13.1.1图像负片效果在医学图像处悝中的应用

13.1.2灰度变换在医学图像处理中的应用

13.1.3直方图均衡化在医学图像处理中的应用

13.1.4锐化效果在医学图像处理中的应用

13.1.5边缘检测效果在医學图像处理中的应用

13.2MATLAB图像在特征提取中的应用

13.2.1确定图像中的圆形目标

13.2.2测量图像的粒度

13.2.3测量灰度图像的属性

13.2.4测量图像的半径

13.2.5测量图像的角度

13.3圖像处理在人脸识别中的应用

13.5图像处理在检验视频目标中的应用

13.5.1利用图像分割来检验视频中的目标

13.5.2利用卡尔曼滤波来定位视频中的目标

13.6GUI在圖像处理中的应用

　　刘成龙 毕业于北京航空航天大学，获得硕士学位就职于中国科学院，长期从事图像处理方面的研究与应用开发工莋多年精通MATLAB、ANSYS、Fluent等工程仿真软件。在外期刊发表论文多篇编写了多部畅销图书。