opencv二值化函数cvAdaptiveThreshold和cvThreshold

1、函数cvAdaptiveThreshold的确可以将灰度图像二值化，但它的主要功能应该是边缘提取，并且参数param1主要是用来控制边缘的类型和粗细的

cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value,   int adaptive_method CV_DEFAULT(CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C),
                                  int threshold_type CV_DEFAULT(CV_THRESH_BINARY),   int block_size CV_DEFAULT(3),  double param1 CV_DEFAULT(5));

关键是里面的block_size参数，该参数是决定局部阈值的block的大小，

1）当block很小时，如block_size=3 or 5 or 7时，“自适应”的程度很高，即容易出现block里面的像素值都差不多，这样便无法二值化，而只能在边缘等梯度大的地方实现二值化，结果显得它是边缘提取函数。

2）当把block_size设为比较大的值时，如block_size=21 or 31 or 41时，cvAdaptiveThreshold便是二值化函数了
3）src与dst 这两个都要是单通道的图像。

分析参数blockSize。这个参数相当重要，
1.要取奇数，如果取偶数运行后就会报错！！原因看源码，发现要做一个掩模，所以参数必须是奇数。OpenCV也做了一个检测，在函数adaptiveThreshold一开始就有CV_Assert( blockSize % 2 == 1 && blockSize > 1 )。

2.cvAdaptiveThreshold既可以做边缘提取，也可以实现二值化，是由你所选择的邻域所确定的，如果你所选择的邻域非常小（比如3×3），那么很显然阈值的“自适应程度”就非常高，这在结果图像中就表现为边缘检测的效果。如果邻域选择的比较大（比如31×31），那么阈值的“自适应程度”就比较低，这在结果图像中就表现为二值化的效果。

3.一般情况下，滤波器宽度应该大于被识别物体的宽度。block_size太小，无法代表背景，太大的话会影响到临近物体。

选定合适的block_size后，我们就可以选定一个更大的阈值param1，更好的抑制噪声

 

1）自适应二值化计算像素的邻域的平均灰度，来决定二值化的值。

2）如果整个区域几乎是一样灰度的，则无法给出合适的结果了。
3）之所以看起来像边缘检测，是因为窗尺寸设置的小，可以改大一点试一试。
cvAdaptiveThreshold( src, dst, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 21); //窗设置为21

4）自适应阈值化中的阈值完全是由你所选择的邻域所确定的，如果你所选择的邻域非常小（比如3×3），那么很显然阈值的“自适应程度”就非常高，这在结果图像中就表现为边缘检测的效果。如果邻域选择的比较大（比如31×31），那么阈值的“自适应程度”就比较低，这在结果图像中就表现为二值化的效果。
    我目前在做细胞图像分割，在HSV色彩系统中对V通道用自适应阈值化，然后在叠加HS通道处理结果，取得了非常好的效果。

没有万能的二值化方法，具体问题具体分析，自适应二值化对于光照不均的文字，条码等，效果很好。窗口大小选择，考虑被检测物体尺寸。

 

2、cvThreshold

　　作用：函数 cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。

该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。(cvCmpS 也可以达到此目的) 或者是去掉噪声，例如过滤很小或很大象素值的图像点。本函数支持的对图像取阈值的方法由 threshold_type 确定。

　　形式：void cvThreshold( const CvArr* src,  CvArr* dst,   double threshold,    double max_value,    int threshold_type );

　　src： (单通道 )。dst：输出数组，必须与 src 的类型一致，或者为 8-bit。

　　threshold：阈值

　　max_value：使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值。

　　threshold_type：阈值类型 threshold_type=CV_THRESH_BINARY:

　　如果 src(x,y) > threshold   src(x,y)=0 ； dst(x,y) = max_value, 否则.dst(x,y) = 0

　　threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:

　　如果 src(x,y)>threshold,dst(x,y) = 0; 否则,dst(x,y) = max_value.

　　threshold_typ

 

本函数支持的对图像取阈值的方法由 threshold_type 确定:

threshold_type=CV_THRESH_BINARY:

dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>threshold 0, otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:

dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold; dst(x,y) = max_value, otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:

dst(x,y) = threshold, if src(x,y)>threshold;   dst(x,y) = src(x,y), otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:

dst(x,y) = src(x,y), if (x,y)>threshold ;  dst(x,y) = 0, otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:

dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold ;  dst(x,y) = src(x,y), otherwise.

转自：http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/12647409