畢業(yè)設(shè)計---直方圖的二值化處理研究

1、<p>　　本 科 畢 業(yè) 論 文</p><p>　　論文題目：直方圖的二值化處理研究</p><p><b>　　年月日 </b></p><p><b>　　目 錄</b></p><p>　　1 引言………………………………………………………………………………………1</

2、p><p>　　2 圖像及圖像處理的相關(guān)紹………………………………………………………………1</p><p>　　2.1 圖像 …………………………………………………………………………………2</p><p>　　2.2 數(shù)字圖像處理技術(shù)內(nèi)容與展 ………………………………………………………2</p><p>　　3 研究課題的實現(xiàn)……………………

3、……………………………………………………3</p><p>　　3.1 選擇位圖bmp圖像 …………………………………………………………………3</p><p>　　3.2灰度圖像直方圖 ……………………………………………………………………4</p><p>　　3.3灰度圖像二值化原理及意義 ………………………………………………………4</p>&l

4、t;p>　　3.4 閾值 …………………………………………………………………………………5</p><p>　　4 利用VC++實現(xiàn)的部分功能 ……………………………………………………………6</p><p>　　4.1 軟件工具VC++………………………………………………………………………7</p><p>　　4.2 打開并顯示圖片………………………………

5、……………………………………7</p><p>　　4.3 畫直方圖……………………………………………………………………………7</p><p>　　4.4 二值化處理…………………………………………………………………………7</p><p>　　4.5 灰度圖像變換………………………………………………………………………7</p><p>　

6、　5 通過觀測直方圖進行二值化處理 ……………………………………………………8</p><p>　　5.1 研究步驟……………………………………………………………………………8</p><p>　　5.2 獲取圖像直方圖……………………………………………………………………9</p><p>　　5.3 取閾值進行二值化………………………………………………………………

7、…12</p><p>　　5.4 比較分析結(jié)果………………………………………………………………………14</p><p>　　5.5 第二種方法的實現(xiàn)…………………………………………………………………15</p><p>　　6 結(jié)束語…………………………………………………………………………………17</p><p><b>　

8、　參考文獻</b></p><p><b>　　致 謝</b></p><p><b>　　附錄</b></p><p>　　直方圖的二值化處理研究</p><p>　　摘 要：本論文簡單介紹了灰度圖像的理論，對直方圖和二值化做了簡要的概述。并對灰度圖像獲取其對應(yīng)的直方圖，然后通過觀

9、察直方圖的分布情況選取適當?shù)拈撝颠M行二值化處理，通過對不同閾值的二值化處理結(jié)果進行比較、分析。</p><p>　　關(guān)鍵詞：灰度圖像；直方圖；二值化；閾值</p><p>　　The Hstogram of The Two Values of Research</p><p>　　Abstract: This paper briefly introduces the

10、 theory of gray image, and made a brief overview of histogram and two value. And obtain the corresponding histogram of gray image, then observed through the histogram distribution and choosing appropriate threshold value

11、s of two treatment, according to different threshold value of the two treatment results were compared and analysis.</p><p>　　Key words: image; histogram; two values; threshold</p><p><b>　　

12、1 引言</b></p><p>　　近幾十年來，隨著信息科學迅猛發(fā)展，各領(lǐng)域?qū)?shù)字圖像處理要求越來越高，數(shù)字圖像處理技術(shù)得到了更加深入、廣泛的發(fā)展。當前而言，數(shù)字圖像處理技術(shù)已成為人們認識世界、改造世界的重要技術(shù)。</p><p>　　本文的主要內(nèi)容是討論圖像的二值化，其目標是盡可能多的保留原圖像的目標圖像而舍棄背景圖像（沒用的圖像信息）。要想實現(xiàn)這一目標，就應(yīng)該正確地選擇閾

13、值，然后二值化處理。目前選擇閾值的方法比價多多，各自有其特殊的特點。根據(jù)不同的圖像與處理標準，合理地選擇二值閾值是十分關(guān)鍵的。圖像二值化處理是圖像分割中比較基礎(chǔ)的方法，在圖像分割中占有極其重要地位，這種技術(shù)最關(guān)鍵的是選擇適當閾值然后將灰度圖像分為目標對象和背景兩部分，從而達到二值化效果。</p><p>　　一幅圖像包括目標物體（目標對象）、背景圖像還有噪聲，想辦法從數(shù)字灰度圖像中只取出目標對象物體（有用的）舍棄

14、背景部分，常用的基本方法就是設(shè)定某一閾值T，用T將圖像的數(shù)據(jù)分成兩大部分：一部分是大于閾值T的像素，與另一部分是小于閾值T的像素。這是在研究灰度變換中最常用最特殊的方法之一，叫做圖像的二值化處理?；叶葓D像的二值化是圖像處理中的一項基本的變換方法。二值化簡而言之就是，先由用戶指定閾值T，若圖像中某像素的灰度值小于等于該閾值T，那么此像素的灰度值設(shè)為0，其它像素灰度值變?yōu)?55，然后進行處理。</p><p>　　2

15、 圖像及圖像處理的相關(guān)介紹</p><p><b>　　2.1圖像</b></p><p>　　圖像就是用各種觀測系統(tǒng)觀測客觀世界獲得的且可以直接或間接作用與人眼而產(chǎn)生視覺的實體。拒統(tǒng)計，在人類獲取的信息中，視覺信息約占60%，聽覺信息約占20%，其他方式加起來才約占20%。由此可見，視覺信息對人類非常重要。同時，圖像又是人類獲取視覺信息的主要途徑，是人類能體驗的最重

16、要、最豐富、信息量最大的信息源。通常，客觀事物在空間上都是三維的(3D)的，但是從客觀景物獲得的圖像卻是屬于二維(2D)平面的。圖像存在方式多種多樣，可以是可視的或者非可視的，抽象的或者實際的，適于計算機處理的和不適于計算機處理的。但就其本質(zhì)來說，可以將圖像分為以下兩大類：（1）模擬圖像。包括光學圖像、照相圖像、電視圖像等。比如人在顯微鏡下看到的圖像就是一幅光學模擬圖像。對模擬圖像的處理速度快，但精度和靈活性差，不易查找和判斷。（2）數(shù)

17、字圖像。數(shù)字圖像是將連續(xù)的模擬圖像經(jīng)過離散化處理后得到的計算機能夠辨識的點陣圖像。在嚴格意義上講，數(shù)字圖像是經(jīng)過等距離矩形網(wǎng)格采樣，對幅度進行等間隔量化的二維函數(shù)。因此，數(shù)字圖像實際上就是被量化的二維采樣數(shù)組。一幅數(shù)字圖像都是由若干個數(shù)據(jù)點組成的，每個數(shù)據(jù)點稱為像素(pixel)。比如</p><p>　　簡單地說，圖像文件包括有顏色的圖像和沒顏色圖像。下面我們來講一下單色圖像，它是屬于有顏色的圖像，但卻是其中非

18、常簡單的格式。一般來說，單色圖像由黑色區(qū)域和白色區(qū)域兩部分構(gòu)成。若是用8個比特來表示一個像素的話，也就是說黑色區(qū)域和白色區(qū)域平均分為256個級別，其中"0"代表為最黑的部分，"255"代表為最白的部分。在這黑白兩個區(qū)域中，數(shù)值的含義是對應(yīng)像素值的灰度值或者灰度級。例如數(shù)值越靠近"255"，此數(shù)值的含義是越白，其中255代表最白的部分其余次之。灰度圖像就是這這種圖像，由0-255

19、之間的不同灰度級點構(gòu)成，本文重點研究的是灰度圖像</p><p>　　2.2 數(shù)字圖像處理技術(shù)內(nèi)容與發(fā)展</p><p>　　圖像處理技術(shù)的形成大致經(jīng)歷了4個階段：初創(chuàng)期、發(fā)展期、普及期與實用化期。目前，隨著電子技術(shù)和計算機技術(shù)的不斷提高和普及,數(shù)字圖像處理技術(shù)進入高速發(fā)展時期。數(shù)字圖像處理其實就是通過采用適當?shù)乃惴▽D像進行相關(guān)處理，從而得到與人眼視覺有關(guān)的圖像處理效果。數(shù)學是圖像處理技

20、術(shù)的基礎(chǔ)，圖形處理的任務(wù)是實現(xiàn)各種算法的設(shè)計與算法。如今在許多不同的應(yīng)用領(lǐng)域中，圖像處理技術(shù)已經(jīng)十分受到關(guān)注且獲得了很大成就。不同領(lǐng)域?qū)D像處理有不同的要求，從而圖像處理可分為很多的不同技術(shù)即有很多的分支。與圖像處理有關(guān)的技術(shù)有：</p><p>　　(1) 圖像的識別。這屬于模式識別之類的技術(shù)范疇，它的內(nèi)容是圖像在預(yù)處理（復(fù)原、壓縮、增強）經(jīng)過之后，然后對圖像進行提取與分割操作，最終再判斷分類。</p&g

21、t;<p>　　(2) 圖像的分析。當獲取一幅圖像后，對圖像里各個部分采取識別、分類、分割、解釋說明等分析性質(zhì)的操作。</p><p>　　(3)分割。圖像處理中的重要技術(shù)包括圖像分割技術(shù)，這項技術(shù)的目的是把圖像中對人有意義的信息即目標對象獲得。圖像的分割是進而對圖像了解、識別和討論。圖像有意義的目標對象信息有圖像的邊緣等 。</p><p>　　(4)編碼與壓縮。若對圖像信

22、息實行有關(guān)編碼且在符合一定保真程度條件下，就能使得壓縮了圖像的信息量，并且在很大程度上壓縮圖像的信息與數(shù)據(jù)，從而便于相互傳輸和有關(guān)保存（同時圖像壓縮又分為兩類：失真壓縮與不失真壓縮）。</p><p>　　(5)復(fù)原與增強。圖像的復(fù)原與增強是增強圖像中的目標對象信息即有用的，減少干擾即背景信息之類無用的信息，處理效果是讓圖像變的清晰使人易于查看。而圖像復(fù)原的目的是體現(xiàn)原始圖像的真正信息，其任務(wù)是盡可能使得圖像處理

23、中造成的退化和簡化達到降低的效果。</p><p>　　(6)相關(guān)變換。如離散余弦變換、沃爾什變換、小波變換和傅立葉變換等處理技術(shù)，若運用這些圖像變換技術(shù)這樣可以有效地降低有關(guān)計算量，從而加大圖像處理性能使其功能更加強大。</p><p>　　另外，數(shù)字圖像處理屬于一門應(yīng)用性比較強的學科各行各業(yè)都需要，并且計算機技術(shù)的發(fā)展必須與圖像處理相適應(yīng)，即圖像處理離不開計算機技術(shù)。</p>

24、;<p>　　所以說數(shù)字圖像處理技術(shù)包羅萬象，在不同領(lǐng)域中需要不同的處理技術(shù)，圖像處理形成了各種各樣的學科，如人工智能和機器人視覺、醫(yī)學圖像處理、遙感圖像處理等科學領(lǐng)域也跟數(shù)字圖像的處理有著密不可分的聯(lián)系。</p><p><b>　　3 研究課題的實現(xiàn)</b></p><p>　　3.1選擇位圖bmp圖像</p><p>　　數(shù)

25、字化圖像進行處理要利用計算機，首先需要有清楚的認識對于文件格式，自然界的圖像以模擬信號的形式存在。比較常用的有GIF格式、JPEG格式、BMP 格式等。因此在討論研究圖像處理時，就不得不對圖像格式認識的清楚，認識和了解不同圖像格式的不同屬性。只有這樣，我們才能對數(shù)字圖像處理做進一步的研究。 </p><p>　　在圖像處理過程中，我們選擇bmp格式文件。這是因為bmp文件格式中的數(shù)據(jù)是沒有經(jīng)過壓縮處理的的。壓縮過

26、的其它格式文件是無法直接進行數(shù)字化處理的，應(yīng)該先對他們進行解壓操作。正因為圖像處理是分別對不同像素采取對應(yīng)的處理操作，而數(shù)字圖像與沒有經(jīng)過壓縮處理的bmp像素數(shù)值有聯(lián)系，所以說我們數(shù)字化處理過程中最適合的格式就是bmp格式?；叶葓D像是指只含亮度信息，不含色彩信息的圖像。</p><p>　　因此，本文探討的是bmp格式圖像中灰度圖像的相關(guān)處理研究。</p><p>　　3.2 灰度圖像直方

27、圖</p><p>　　生活中任何一幅圖像都有豐富的內(nèi)容信息，在圖像處理中提取這些有效信息并找出其中的特征是十分重要的。在灰度直方圖中我們可以直觀地看出灰度分布狀況，在灰度變換及二值化等處理過程中這些信息都可以加以有效利用。</p><p>　　灰度直方圖（Histogram），它其實是一個函數(shù)，直方圖的橫坐標是灰度級，縱坐標是該灰度級出現(xiàn)的頻率。例如下圖是一個灰度圖像的直方圖：</

28、p><p>　　在直方圖中，有橫坐標和縱坐標。橫坐標的范圍是從0到255一共256個值，縱坐標反映的是圖像中各個灰度級出現(xiàn)的概率或者頻率。在上圖中我們可以看出，在橫坐標中從100到230出現(xiàn)一個波峰且分布較為密集，說明出現(xiàn)的概率比較大，間接說明圖像偏白或者偏亮。</p><p>　　我們還可以看出不同的圖像具有不同的直方圖，且不同的直方圖有不同的信息特征，就算是兩個直方圖相同也不一定說明兩者的

29、原圖像是一樣的。</p><p>　　3.3 灰度圖像二值化 </p><p>　　一幅圖像包括目標物體（目標對象）、背景圖像還有噪聲，想辦法從數(shù)字灰度圖像中只取出目標對象物體（有用的）舍棄背景部分，常用的基本方法就是設(shè)定某一閾值T，用T將圖像的數(shù)據(jù)分成兩大部分：一部分是大于閾值T的像素，與另一部分是小于閾值T的像素。這是在研究灰度變換中最常用

30、最特殊的方法之一，叫做圖像的二值化處理?；叶葓D像的二值化是圖像處理中的一項基本的變換方法。二值化簡而言之就是，先由用戶指定閾值T，若圖像中某像素的灰度值小于等于該閾值T，那么此像素的灰度值設(shè)為0，其它像素灰度值變?yōu)?55，然后進行處理。</p><p>　　灰度圖像是指只含亮度信息，不含色彩信息的圖像。簡單地說二值化就是把圖像上點的灰度值變?yōu)?或255即取兩個極端值，這樣得到的效果是使得原圖像表現(xiàn)出非黑即白黑白效

31、果。即將256個亮度等級的灰度圖像通過適當?shù)拈撝颠x取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。</p><p>　　二值圖像是圖像處理中具有十分重要意義的一項技術(shù)。在圖像分析中二值圖像應(yīng)用十分常見，二值圖像是指只有兩個灰度級的圖像。二值化閾值可以看成為一種下列函數(shù)T的操作：</p><p>　　T=T[x,y,p(x,y),f(x,y)]</p><p>　

32、　在上式中，f(x,y)是圖像中點（x,y）的灰度級（取值范圍是0到255），p(x,y)表示此點的局部的性質(zhì)。取完閾值，進行二值化處理之后圖像g(x,y)如下定義：</p><p>　　其中，標記是1的像素對應(yīng)的是目標對象信息，而標記為0的像素對應(yīng)的是背景信息。換句話說就是，閾值T像個門檻，比它大就是白比它小就是黑。</p><p><b>　　灰度圖像閾值</b>

33、</p><p>　　圖象二值化的目標是要在盡可能多的保留原圖象特征的前提下舍棄沒用的背景信息如噪聲和干擾信息。要實現(xiàn)這一目標關(guān)鍵 在于正確地選擇閾值。當前選取閾值的方式多種多樣，各種方法有不同的特征。本文將討論兩種取閾值的方法：方法一，固定閾值法；方法二，雙固定閾值法。</p><p>　　固定閾值法指的是由用戶自己取一個適當?shù)拈撝礣進行二值化，也可以通過選取不同的閾值T分別二值化，這樣

34、可以比較當選取不同的閾值T時會得到不同的效果，從而經(jīng)過比較選取最佳閾值的方法以及最佳閾值的分布規(guī)律。</p><p>　　雙固定閾值法指的是由用戶自己選取兩個閾值T與T’然后進行二值化，其中當我們選取閾值T與T’時，應(yīng)該注意使得T’> T 。同樣選取不同閾值T和T’的進行二值化。分析并比較結(jié)果。</p><p>　　閾值法是圖像處理技術(shù)中較長使用的一種圖像分割方法。它的中心思想是通過

35、利用圖像的灰度特征來選擇一個(或多個)最佳灰度閾值，那么閾值確定只要試驗不同的值，看是否滿足特征即可。所以說選取最優(yōu)閾值是比較較為容易(只要畫出灰度圖像的直方圖，然后觀察直方圖所提供的信息并測出深谷的灰度值作為閾值帶入觀察二值化結(jié)果是否理想)，能獲得很好的圖像分割效果。</p><p>　　4 利用VC++實現(xiàn)的部分功能</p><p>　　4.1軟件工具VC++ 【5】</p&g

36、t;<p>　　Visual C++ 6.0，簡稱VC或者VC6.0，是微軟推出的一款C++編譯器，將“高級語言”翻譯為“機器語言（低級語言）”的程序。Visual C++是一個功能強大的可視化軟件開發(fā)工具。自1993年Microsoft公司推出Visual C++1.0后，隨著其新版本的不斷問世，Visual C++已成為專業(yè)程序員進行軟件開發(fā)的首選工具。雖然微軟公司推出了 Visual C++.NET(Visual C

37、++7.0)，但它的應(yīng)用有很大的局限性，只適用于Windows 2000、Windows XP和Windows NT4.0。所以實際中，更多的是以Visual C++6.0為平臺。</p><p>　　Visual C++作為一個功能非常強大的可視化應(yīng)用程序開發(fā)工具，是計算機界公認的最優(yōu)秀的應(yīng)用開發(fā)工具之一。Microsoft的基本類庫MFC使得開發(fā)Windows應(yīng)用程序比以往任何時候都要容易。C++提供的各種函

38、數(shù)、指針操作和直接對硬件操作使得圖像處理速度較快，專門為VC++設(shè)計的OpenGL和DirectX技術(shù)可以使開發(fā)人員在Windows環(huán)境下比較容易地完成圖像圖形的高性能處理和顯示。用VC++編制的應(yīng)用軟件無論在處理速度和圖像的顯示等方面都表現(xiàn)出較高的效率，因此在編制基于Windows的各類數(shù)字圖像處理程序時， VC++無疑是程序員進行圖像處理的最佳選擇。</p><p>　　4.2 打開并顯示圖片</p&g

39、t;<p><b>　　打開圖片的程序是：</b></p><p>　　void CBmpDlg::OnOpenbmp() </p><p><b>　　{</b></p><p>　　CString strPictureName;</p><p>　　TCHAR

40、 strFilter[] = { TEXT("Picture Files (*.bmp)|*.bmp||") };</p><p>　　CFileDialog dlg(TRUE, TEXT(".bmp"), NULL, 0, strFilter);</p><p>　　if( dlg.DoModal() == IDOK )</p>&l

41、t;p><b>　　{</b></p><p>　　strPictureName = dlg.GetPathName();</p><p>　　m_sPath=strPictureName;</p><p><b>　　}</b></p><p>　　顯示圖片的程序是：ShowPic(IDC

42、_STATICA, strPictureName); </p><p><b>　　4.3 畫直方圖</b></p><p>　　畫直方圖： void CBmpDlg::OnZhifangtu2()</p><p>　　void CBmpDlg::Line(int x_0, int y_0, int x_1, int y_1, int ID,

43、int line_Width,CString& str,COLORREF crColor )</p><p>　　顯示直方圖： void CBmpDlg::ShowPic(int ID, CString m_patn)</p><p><b>　　4.4 二值化處理</b></p><p>　　二值化處理： void CBmpDlg

44、::OnErzhihua()</p><p>　　4.5 灰度圖像變換</p><p>　　若給出圖像不是灰度圖像，而是彩色圖像，應(yīng)先做灰度變換，變?yōu)樗杌叶葓D像。（若給出圖像不是bmp格式位圖，可先做解壓處理轉(zhuǎn)為bmp未壓縮格式）。</p><p>　　5 通過觀測直方圖進行二值化處理</p><p><b>　　5.1 研究步驟

45、</b></p><p><b>　　研究步驟：</b></p><p>　　(1)給出一bmp圖象，</p><p>　　(2)先編程讀取圖像，</p><p>　　(3)再編程得到它的灰度直方圖，</p><p>　　(4)根據(jù)直方圖取閾值，進行二值化處理，</p>

46、<p>　　(5)分析比較結(jié)果。</p><p>　　例如以彩色圖片如下圖，需要轉(zhuǎn)換為灰度圖像，轉(zhuǎn)換結(jié)果如下</p><p>　　原圖（1） 原圖經(jīng)灰度變換后 圖（2）</p><p>　　圖（2）可以畫出其直方圖，直方圖如下圖（3）所示</p><p><b>　　圖（3）</b&

47、gt;</p><p>　　因為圖（1）雖然是灰度圖像，但目標對象和背景圖像不能有效分清，也就是目標對象與背景圖像不明顯，所以在二值化處理時效果不佳。以下實驗用灰度圖像圖（4）進行。</p><p><b>　　圖（4）</b></p><p>　　5.2 獲取圖像直方圖</p><p>　　運行程序后，界面顯示如下&l

48、t;/p><p>　　依次點擊<打開圖片>，<顯示直方圖></p><p>　　給出一圖像如圖（1），經(jīng)變換得到其直方圖（2），</p><p>　　直方圖的橫坐標是灰度級，縱坐標是該灰度級出現(xiàn)的頻率；直方圖是圖像的最基本的統(tǒng)計特征</p><p>　　圖（2）顯示的是圖（1）所對應(yīng)的灰度直方圖。可以看到，灰度直方圖是一個

49、二維圖。從數(shù)學這一學科上講，直方圖所體現(xiàn)的是圖像各灰度值的相關(guān)統(tǒng)計方面的性質(zhì)，橫縱坐標體現(xiàn)各個灰度級在原圖像中所存在的概率或者次數(shù)。從直方圖上可以發(fā)現(xiàn)，橫坐標代表取值范圍是0到255之間共256種情況的的灰度值；縱坐標表示灰度值次數(shù)的多少并通過高低體現(xiàn)出來，從而會出現(xiàn)波峰和波谷。</p><p><b>　?。?）</b></p><p><b>　　（2）

50、</b></p><p>　　在直方圖中，主要出現(xiàn)了7個波峰，也就是說有7個像素點出現(xiàn)的次數(shù)最多，它們分別是50、100、125、140、155、175、210 ；</p><p>　　在直方圖中，主要出現(xiàn)了7個波谷，也就是說有7個像素點出現(xiàn)的次數(shù)最少，它們分別是68、82、113、138、152、187、205、225 。</p><p><b&

51、gt;　　如下圖（3）所示：</b></p><p>　　5.3 取閾值進行二值化</p><p>　　下面取閾值再進行二值化處理</p><p><b>　?。ㄒ唬?lt;/b></p><p>　　依次取7個波峰處的點（50、100、125、140、155、175、210）作為閾值，</p>&l

52、t;p><b>　　依次二值化</b></p><p>　　得到圖像，（a）、（b）、（c）、（d）、（e）、（f）、（g）</p><p>　　（a）、 （b）、 （c）、 （d）、 </p><p>　?。╡）、 （f）、

53、 （g）</p><p>　?。ǘ┮来稳?個波谷處的點（68、82、113、138、152、187、205）作為閾值，</p><p><b>　　依次二值化</b></p><p>　　得到圖像，（A）、（B）、（C）、（D）、（E）、（F）、（G）</p><p>　?。ˋ）、

54、 （B）、 （C）、 （D）</p><p>　　（E）、 （F）、 （G）</p><p>　?。ㄈ┤￠撝禐?0 和 255 兩個灰度級，然后二值化。得到圖像如圖[h] 、[H]</p><p>　　[h] [H]</p&g

55、t;<p>　　5.4 比較分析結(jié)果</p><p>　　以上方法是固定閾值法（法一），既選取一個適當閾值進行二值化處理。</p><p>　　先觀測圖（a）到圖（g），可以看出：當取閾值為100-155時，處理效果較佳。再觀測圖（A）到圖（G），可以看出：當取閾值82-152時，處理效果較佳。通過分析分別取波峰和波谷處的閾值，在對本圖像進行二值化時，閥值應(yīng)取在82-155之

56、間。</p><p>　　如上圖，在直方圖中灰度級82-155之間，有兩處波峰：波峰1與波峰2（波峰2是3處分布較為密集的波峰合成）。在兩波峰之間有一處明顯的波谷（橫坐標為113處），并且觀察圖（b）、（c）、（d）、（e）與（B）、（C）、（D）、（E）,可以發(fā)現(xiàn)在取波谷處（橫坐標113處）為閾值時，對本圖像二值化處理效果最佳（最佳效果如 圖（C））。</p><p>　　通過對以上取1

57、6不同的閾值依次二值化處理，觀察得到的圖像可知，在波谷處取閾值效果最好。理想情況下，在直方圖上代表物體和背景的兩個峰之間有一個明顯的谷，谷底就是最優(yōu)閾值。</p><p>　　5.5 第二種方法的實現(xiàn)</p><p>　　之前所利用的方法是固定閾值法，即選取一個閾值T。接下來介紹第二種方法：雙固定閾值法，從名字上可以看出是選取了兩個閾值即T與T’(必須滿足以下條件T’>T )<

58、/p><p>　　雙固定閾值法二值化的規(guī)則如下：</p><p>　　我們?nèi)￠撝礣=40，閾值T’=80，然后二值化，得到效果如下</p><p>　　圖 1 圖 2 圖3</p><p>　　單閾值法 單閾值法

59、 雙閾值法</p><p>　　閾值T=40 閾值T=80 閾值T=40, T’=80</p><p>　　可以看出與圖2圖1比較的話，采取雙固定閥值二值化得到的圖3，圖3在濾去的部分稍微多一些。</p><p>　　接下來再取一組閥值T和T’, 取閾值T=70，閾值T’=113（這兩處是比較明顯的

60、波谷處值），然后二值化，得到效果如下</p><p>　　單閾值法 單閾值法 雙閾值法</p><p>　　閾值T=70 閾值T=113 閾值T=70, T’=113</p><p>　　同樣，得到上圖會發(fā)現(xiàn)雙固定閾值法濾去的部分多一些，得到

61、二值化圖像偏白。</p><p>　　總結(jié)：當前選擇閾值的方法眾多，不同的方法有不同的特點，得到的效果也不盡相同。</p><p><b>　　6 結(jié)束語</b></p><p>　　本文討論了圖像處理的基本概念，并用VC++實現(xiàn)了bmp圖像的讀寫功能。但是，對于圖像處理來說，這只是最普通的操作。</p><p>　　在

62、兩個多月的畢業(yè)設(shè)計中，通過廣泛查閱與課題有關(guān)的內(nèi)容，我掌握了許多與計算機有關(guān)的東西，更重要的是使我對軟件功能應(yīng)用和圖像處理知識有了一定的了解。為此，我對用VC++進行圖像處理的步驟、方法及思路有了一個全新的認識。這加深了我對計算機軟件VC++的熟悉，同時也了解到數(shù)字圖像處理如在模式識別，醫(yī)學，軍事等方面都有廣泛運用，我受益非淺。</p><p>　　通過這次的畢業(yè)設(shè)計，我不僅拓寬了自己的知識面，還在實踐過程中鞏固

63、和加深了自己所學的理論知識，使自己的技術(shù)素質(zhì)和實踐能力有了進一步的提高。在圖像處理方面也累積了不少經(jīng)驗，特別是在對軟件開發(fā)工具和圖像處理不很熟悉的情況下，通過自己的學習和導(dǎo)師的指導(dǎo)完成了設(shè)計任務(wù)。并在設(shè)計過程中，自己分析問題和解決問題的能力都得到了鍛煉和提高，完善了自己的知識結(jié)構(gòu)，加深了對知識的理解。</p><p><b>　　參考文獻 </b></p><p>　

64、　【1】王強等 圖像二值化時圖像特征的保留．2000．(10)</p><p>　　【2】付忠良 基于圖像差距度量的閾值選取方法 計算機研究與發(fā)展，2001，38(5)：563-567</p><p>　　【3】夏良正主編 數(shù)字圖像處理 東南大學出版社1999</p><p>　　【4】李弼程 彭天強等主編 智能圖像處理技術(shù) 電子工業(yè)出版社2004</p&

65、gt;<p>　　【5】楊淑瑩主編 VC++圖像處理程序設(shè)計清華大學出版社2003</p><p><b>　　致謝</b></p><p>　　這次畢業(yè)設(shè)計完成后，體會頗多，在學與做的過程中，取長補短，不斷學習新的知識，吸取經(jīng)驗，達到進步的目的。畢業(yè)即將完成，本次畢業(yè)設(shè)計我最想感謝，最應(yīng)該感謝的人是xx老師。嚴肅的科學態(tài)度，嚴謹?shù)闹螌W精神，精益求精的工

66、作作風，這是別人用來形容xx老師的，一點都不錯。</p><p>　　在學與做的過程中老師的指導(dǎo)以及相關(guān)圖書資料的幫助，我順利完成了這次論文。在這次的畢業(yè)設(shè)計中我學習到不少VC軟件和圖像處理知識，但由于自己的理論知識水平有限，實踐知識和設(shè)計經(jīng)驗不足，在設(shè)計過程中難免存在一些不足，甚至錯誤。懇請老師批評指正，致使我在以后的工作和實踐中加以改進和提高。</p><p>　　總之，如果不是xx老

67、師有計劃按步驟的催促我們交東西，我想自己現(xiàn)在連開題報告都可能還沒完成；如果不是xx老師看重的設(shè)計過程中知識的學習，我想自己一開始就會因缺乏基礎(chǔ)知識而困難重重；如果不是老師耐心的講解與指導(dǎo)，我想我可能沒有堅持到底的勇氣。如果不是老師有標準有要求，我想我應(yīng)該會很混亂，也不會發(fā)現(xiàn)原來這些煩瑣復(fù)雜的過程中也會許多收獲。更重要的是對比xx老師的認真負責、專業(yè)強勢。反觀自己大學四年又做或?qū)W了些什么呢？什么都沒有，有得是碰到課程設(shè)計、程序就抓耳撓腮，