LabVIEW中将黑白灰度图像转换成二值图像-自动二值阈值法
LabVIEW中将黑白灰度图像转换成二值图像-自动二值阈值法IMAQ AutoBThreshold自动二值阈值函数IMAQAutoBThreshold2自动二值阈值Method(clustering)：（自动阈值）方法。主要是选择自动二值阈值的方法。可以使用如下的方法：自动阈值方法Clustering：聚类。聚类是使用最频繁的自动阈值方法。当你需要使用阈值的图像有两种及以上的灰度类别时，应该考虑使用聚类方法。聚类方法是最为通用的一种自动阈值方法。Entropy：熵。熵阈值法是基于经典的图像分析技术，其最适合那些图像中有极小比例的粒子检测。例如，此函数适用于缺陷、瑕疵检查。Metric：度量。对于Metric度量阈值，计算出最优阈值用于图像。其值取决于代表表面计算出的初始灰度值。其中最优阈值对应于最小于值。Moments：矩。Moments矩阈值，非常适合应用于对比度比较差的图像。矩法是基于一个假设：假设所观察到的图像是理论上的二值图像的一个模糊版本。模糊的产生主要是从采集过程、电子噪声或者轻微的散焦等引起的，模糊图像和原始图像的均值和方差的统计矩被认为相同的。这个函数用来重新计算理论二值图像。InterclassVariance：组内方差。组内方差是一种统计技术，是基于差别分析的。一个最优阈值是由类别之间的阈值差异的最大值来决定的。Look For（Bight Object）：查找目标（白色）。即需要查找的对象特征，默认为白色。这时白色较明亮的目标特征，将被变成红色，而较黑的则认为是背景。ROI Descriptor：兴趣区域描述。即输入ROI区域的信息。自动阈值时，可以使用ROI功能画一个区域，然后再对此区域进行自动阈值。在ROI外的区域则被自动设置为黑色背景区域。如果ROI不输入或使用空值，则默认使用整个图像。Threshold Limits：阈值极限。用于限定自动阈值的上下限。自动阈值虽然可以自动设置，但是也可以再指定其自动阈值的一个范围。不过通常来讲，此范围不会设置，空值时则默认使用图像的最小值0、最大值255。NI也是推荐不设置此值的，如视觉助手、VBAI中都是没有阈值极限设置的：Replace Value(1)：替换值（默认值为1）。即二值化后的目标被替换成什么颜色。自动阈值中没有保持、替换选项，因此只能替换。Threshold RangeOut：阈值范围输出。这里是指自动阈值执行完后，输出的当前图像使用的阈值的范围。这里虽然是一个范围，但是其实能够改变的只有一个值。如果寻找的是白色目标时，则可能改变的是Lower Value低值，而Upper Value高值则一直保持255不变；而假如寻找的是黑色目标，则可能改变的值是Upper Value高值，Lower Value低值则会一直保持0不变。这是因为自动阈值函数只能寻找白色目标和黑色目标，并不能寻找灰度目标。只有能寻找灰度目标时，这个阈值范围才可能是双向可变的。这在视觉助手中也是可以直观的看到的。视觉助手中的自动阈值**** Hidden Message *****自动二值阈值使用效果-全图像白色目标聚类方法自动二值阈值使用效果-全图像白色目标熵方法自动二值阈值使用效果-全图像白色目标度量方法自动二值阈值使用效果-全图像白色目标矩方法自动二值阈值使用效果-全图像白色目标组内方差方法自动二值阈值使用效果-全图像黑色目标聚类方法自动二值阈值使用效果-ROI部分图像白色目标聚类方法可以看到各种方法多少会有一些差别。如果对于图像的差别不是很好把握，可以使用万能方法-试。试一下各种方法，看哪种效果好，就选择哪种。其它的一些组合可以自己去研究一下。自动二值阈值使用效果-ROI部分图像白色目标度量方法未限制阈值极限这时可以看到阈值范围输出的是180~255。自动二值阈值使用效果-ROI部分图像白色目标度量方法限制阈值极限为200这时可以看到阈值范围输出的下限则为200，等于限定的下限200。即当计算得到的自动阈值的下限（或黑目标的上限）小于阈值极限时，则会自动将其设置为阈值极限值。程序源代码下载LabVIEW2013版以及后版本
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