图像处理之常见二值化方

图像二值化是图像分析与处理中最常见最重要的处理手段，二值处理方法也非常多。越

精准的方法计算量也越大。本文主要介绍四种常见的二值处理方法，通常情况下可以满

足大多数图像处理的需要。主要本文讨论的方法仅针对RGB色彩空间。



方法一：

该方法非常简单，对RGB彩色图像灰度化以后，扫描图像的每个像素值，值小于127的

将像素值设为0(黑色)，值大于等于127的像素值设为255(白色)。该方法的好处是计算

量少速度快。缺点更多首先阈值为127没有任何理由可以解释，其次完全不考虑图像的

像素分布情况与像素值特征。可以说该方法是史最弱智的二值处理方法一点也不为过。



方法二：

最常见的二值处理方法是计算像素的平均值K，扫描图像的每个像素值如像素值大于K

像素值设为255(白色)，值小于等于K像素值设为0(黑色)。该方法相比方法一，阈值的

选取稍微有点智商，可以解释。但是使用平均值作为二值化阈值同样有个致命的缺点，

可能导致部分对象像素或者背景像素丢失。二值化结果不能真实反映源图像信息。



方法三：

使用直方图方法来寻找二值化阈值，直方图是图像的重要特质，直方图方法选择二值

化阈值主要是发现图像的两个最高的峰，然后在阈值取值在两个峰之间的峰谷最低处。

该方法相对前面两种方法而言稍微精准一点点。结果也更让人可以接受。



方法四：http://en.wikipedia.org/wiki/Thresholding_(image_processing)

使用近似一维Means方法寻找二值化阈值，该方法的大致步骤如下：

1. 一个初始化阈值T，可以自己设置或者根据随机方法生成。

2. 根据阈值图每个像素数据P(n,m)分为对象像素数据G1与背景像素数据G2。(n为

行，m为列)

3. G1的平均值是m1, G2的平均值是m2

4. 一个新的阈值T’ = (m1 + m2)/2

5. 回到第二步，用新的阈值继续分像素数据为对象与北京像素数据，继续2～4步，

直到计算出来的新阈值等于上一次阈值。

前面三种在以前的博文中都有涉及，最后一种二值化方法的代码如下：

[java] view
plaincopy

package com.gloomyfish.filter.study;



import java.awt.image.BufferedImage;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;



public class ThresholdBinaryFilter extends GrayFilter {



@Override

public BufferedImage filter(BufferedImage src, BufferedImage dest) {

int width = src.getWidth();

int height = src.getHeight();



if ( dest == null )

dest = createCompatibleDestImage( src, null );



int[] inPixels = new int[width*height];

int[] outPixels = new int[width*height];

src = super.filter(src, null); // we need to create new one

getRGB( src, 0, 0, width, height, inPixels );

int index = 0;

int means = getThreshold(inPixels, height, width);

for(int row=0; row<height; row++) {

int ta = 0, tr = 0, tg = 0, tb = 0;

for(int col=0; col<width; col++) {

index = row * width + col;

ta = (inPixels[index] >> 24) & 0xff;

tr = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;

tg = (inPixels[index] >> 8) & 0xff;

tb = inPixels[index] & 0xff;

if(tr > means) {

tr = tg = tb = 255; //white

} else {

tr = tg = tb = 0; // black

}

outPixels[index] = (ta << 24) | (tr << 16) | (tg << 8) | tb;

}

}

setRGB( dest, 0, 0, width, height, outPixels );

return dest;

}



private int getThreshold(int[] inPixels, int height, int width) {

// maybe this value can reduce the calculation consume;

int inithreshold = 127;

int finalthreshold = 0;

int temp[] = new int[inPixels.length];

for(int index=0; index<inPixels.length; index++) {

temp[index] = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;

}

List<Integer> sub1 = new ArrayList<Integer>();

List<Integer> sub2 = new ArrayList<Integer>();

int means1 = 0, means2 = 0;

while(finalthreshold != inithreshold) {

finalthreshold = inithreshold;

for(int i=0; i<temp.length; i++) {

if(temp[i] <= inithreshold) {

sub1.add(temp[i]);

} else {

sub2.add(temp[i]);

}

}

means1 = getMeans(sub1);

means2 = getMeans(sub2);

sub1.clear();

sub2.clear();

inithreshold = (means1 + means2) / 2;

}

long start = System.currentTimeMillis();

System.out.println("Final threshold = " + finalthreshold);

long endTime = System.currentTimeMillis() - start;

System.out.println("Time consumes : " + endTime);

return finalthreshold;

}



private static int getMeans(List<Integer> data) {

int result = 0;

int size = data.size();

for(Integer i : data) {

result += i;

}

return (result/size);

}



}

效果如下：


http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/8074627