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[原创] LabVIEW中将黑白灰度图像转换成二值图像-自动二值阈值法

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  • TA的每日心情
    慵懒
    13 小时前
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    [LV.Master]2000FPS

    发表于 2014-9-10 17:33:03 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自:广东省东莞市 电信

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    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

    IMAQ AutoBThreshold2自动二值阈值

    IMAQ AutoBThreshold2自动二值阈值
    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

    自动阈值方法
    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

    视觉助手中的自动阈值
    视觉助手中的自动阈值
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    自动二值阈值使用效果-全图像白色目标聚类

    自动二值阈值使用效果-全图像白色目标聚类
    自动二值阈值使用效果-全图像白色目标聚类方法

    自动B阈值使用效果-全图像白色目标熵方法

    自动B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-全图像白色目标熵方法

    自动B阈值使用效果-全图像白色目标度量方法

    自动B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-全图像白色目标度量方法

    自动B阈值使用效果-全图像白色目标动差方法

    自动B阈值使用效果-全图像白色目标动差方法
    自动二值阈值使用效果-全图像白色目标方法

    自动B阈值使用效果-全图像白色目标组内方差方法

    自动B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-全图像白色目标组内方差方法

    自动B阈值使用效果-全图像黑色目标聚类方法

    自动B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-全图像黑色目标聚类方法

    自动B阈值使用效果-ROI部分图像白色目标聚类方法

    自动B阈值使用效果-ROI部分图像白色目标聚类方法
    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B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

    自动B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
    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B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

    自动B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
    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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    做机器视觉光学实验,就到华视自动化,石鑫华视觉http://shixinhua.com免费提供实验及解决方案
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    发表于 2014-12-13 21:45:10 | 显示全部楼层 来自:江苏省苏州市吴中区 移动
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