一種改進的Otsu雙閾值二值化圖像分割方法

武漢理工大學 鐘雪君

1.引言

圖像閾值分割[1]是一種廣泛使用的圖像分割技術，它利用圖像中要提取的目標與背景在灰度特性上的差異，把圖像視為具有不同灰度級的兩類區域（目標和背景）的組合，以確定圖像中每一個象素點應該屬于目標區域還是背景區域，從而產生相應的二值圖像，圖像二值化處理的關鍵是閾值的選擇。國內外學者研究表明，普通的閾值選擇方法應滿足不受圖像質量及圖像類型的限制、能保留足夠的圖像特征信息、可實現對不同圖像閾值的自動選擇、效率代價可以忍受等幾方面的要求[2][3]。

常見的二值化算法有，全局閾值二值化，包括迭代法、Otsu算法、最大熵法；局部閾值二值化，包括Bernsen算法、Niblack算法等。本文重點介紹了傳統的Otsu算法，該算法雖然在實際圖像的分割中實現了閾值的自動選取，二值化處理效果較好，但是具體實驗發現，Otsu法致命的缺陷是當目標與背景灰度差不明顯時，會出現目標背景誤判、缺失的問題，導致丟失圖像的大量原始信息，因此其應用受到限制[6]。

本文提出一種基于Otsu方法的改進雙閾值二值化，目標背景誤判、缺失這一問題得到了較好的解決。

表1 三幅圖片閾值對比

圖1

2.Otsu二值化圖像分割

Otsu法是由日本人大津首先提出的，也稱“大津閾值法”或“最大類間方差法”，該方法是基于圖像中目標和背景兩類別的可分離性提出的[4]。該法是建立在，假設圖像中目標和背景所構成的混合密度函數是由兩個服從等方差的正態分布子分布的基礎之上的[5]。

假設圖像有L個灰度等級，用閾值m將其分為2個區域。求得兩個區域的像素與圖像總像素之比、灰度均值，繼而求得關于閾值m的類間方差函數σ2，使得類間方差σ2為最大值的m，即是分割圖像的最佳閾值。

3.改進的Otsu雙閾值二值化

3.1 改進的Otsu二值化方法

把圖像直方圖用某一灰度值分割成兩組，當被分割成的兩組的類間方差最大，同時類內方差最小時，此灰度值就作為圖像二值化處理的閾值[7]。具體過程如下所示：

假設圖像有L個灰度等級，用閾值t將其分為2個區域Ⅰ和Ⅱ。pi(i=0,1,…,L-1)表示灰度級為i的像素的概率。

式中， PI和PII分別表示2個區域的像素與圖像總像素之比。

式中，Iω和IIω分別表示2個區域的灰度均值，ω表示整幅圖像的灰度均值。

式中，σin表示類內方差，σout表示類間方差。

由于按灰度分割圖像時，閾值應選取類間差異最大，類內差異最小的點，故設函數：

取F的最大值，即可得到最佳閾值t。

3.2 基于Otsu方法的加權雙閾值二值化

為了解決Otsu法對前景與背景灰度差數值小而造成圖像分割效果差的問題，本文設置了加權雙閾值，t1和t2分割圖像。

在Otsu法求的的閾值t的基礎上，設定兩個的權值k1和k2，參數可以根據閾值t和圖像對細節的要求進行調整。

4.仿真結果與分析

本文使用仿真軟件MATLAB7.1實現了Otsu二值化和本文提出的改進的Otsu雙閾值二值化方法，對三幅大小為256×256，灰度級為256的圖像驗證上述算法，得到兩種方法的對比結果如表1所示。[8][9]

圖1(a)、(b)給出了單閾值、雙閾值二值化方法對原始灰度圖像的圖像分割效果對比。

如圖1可以看出，雙閾值二值化方法可以很好的解決傳統Otsu法對一些異常圖像處理失敗的情況。觀察圖1，雙閾值二值化處理后的圖片較好的保留了太陽、云朵，樹木，以及小動物的影子和圖案內部的一些細節，而單閾值二值化后造成部分原始特征缺失。

5.總結

本文給出的方法，即基于Otsu方法，設置使得類間最大，類內最小的評價函數，求得閾值t；在單閾值t的基礎上，通過設置權值k1,k2，求得雙閾值t1,t2。實驗證明，本文方法在降低原始灰度圖像直接邊緣提取后存在的大量噪聲，得到輪廓清晰、目標精確的邊緣圖像方面有很好的實用性，在實際圖像的二值化圖像分割方面可以得到較好的應用。

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