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灰度图像–图像分割阈值处理之谷底阈值、峰顶平均

2018年05月01日 ⁄ 综合 ⁄ 共 4621字 ⁄ 字号小中大 ⁄ 评论关闭

学习DIP第54天
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开篇废话

废话开始，这篇介绍两种基于直方图的方法，前面介绍的几种阈值处理方法，可以使用直方图作为处理工具，也可以不使用直方图，直接操作图像也可以，不过建议使用直方图，因为直方图只进行一次计算，免去后续多次的访问全图像素。
今天介绍的算法有意个前提条件，就是直方图必须是一个双峰图，我们通过找到双峰之间的谷底，或者双峰值的平均值作为阈值。
其次是对直方图进行加工，怎么加工？平滑，通过对直方图的平滑使不标准的直方图变得平滑，最终达到双峰的效果。

算法描述

算法过程详解
1. 计算图像直方图
2. 使用 $\frac{1}{4}[1,2,1]$ 平滑直方图，直到直方图平滑成双峰图。
3. 计算直方图的一阶导数，按照符号（正负）将一阶导数“格式化”–一阶导数大于0的设置为1，等于0的设置为0，小于0的设置为-1
4. 寻找峰顶和谷底，从1 -> 0 -> -1的为峰顶从-1 -> 0 -> 1的为谷底
5. 谷底为阈值，或者使用双峰的峰值的平均值作为阈值，进行阈值处理。
解释下第2步，如何判断是否是双峰，同样使用第3步的方法，得出“格式化”的直方图，如果整个“格式化”直方图的模式是：
1，1，1，1，1，1，1，0,（0，0，0，0）-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，0（0，0，0，0）,1，1，1，1，1，1，1，1，1，0（0，0，0，0）-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1
满足这种模式的直方图就是一个双峰图，否则不是。粗体处为谷底。
本算法难度不大，所以直接上代码。

代码实现

/*********************************************************************************/
/*********************************************************************************/
/*双峰型直方图，经过直方图平滑后呈现出双峰后找出谷底，以此值为阈值划分灰度值
 *平滑直方图采用1/4[1 2 1]的模板
 *判断是否是双峰采用1阶微分，判断正负性
 *直方图非双峰不能使用该方法。
 */

//直方图从int转换为double
void Hist_int2double(int *hist,double *hist_d){
    for(int i=0;i<GRAY_LEVEL;i++)
        hist_d[i]=(double)hist[i];
}
//平滑直方图，是指呈现双峰形状
void SmoothHist(double *hist,double *dsthist){
    double *histtemp=(double *)malloc(sizeof(double)*GRAY_LEVEL);
    histtemp[0]=0.0;
    histtemp[GRAY_LEVEL]=0.0;
    for(int i=0;i<GRAY_LEVEL;i++)
        histtemp[i]=hist[i];
    for(int i=1;i<GRAY_LEVEL-1;i++){
        histtemp[i]=0.25*histtemp[i-1]+0.5*histtemp[i]+0.25*histtemp[i+1];
    }
    for(int i=0;i<GRAY_LEVEL;i++)
        dsthist[i]=histtemp[i];
    free(histtemp);
}
//判断是否是双峰直方图，如果是返回谷底，否则返回0
//#define DOUBLEHUMP_BOTTOM 1
//#define DOUBLEHUMP_MEANHUMP 2
int isDoubleHump(double *hist,int returnvalue){
    double * diffHist=(double *)malloc(sizeof(double)*GRAY_LEVEL);
    int * statusHist=(int *)malloc(sizeof(int)*GRAY_LEVEL);
    diffHist[0]=0.0;
    diffHist[GRAY_LEVEL-1]=0.0;
    for(int i=1;i<GRAY_LEVEL-1;i++){
        diffHist[i]=hist[i+1]-hist[i];
    }
    for(int i=1;i<GRAY_LEVEL;i++){
        if(diffHist[i]>0)
            statusHist[i]=1;
        else if(diffHist[i]<0)
            statusHist[i]=-1;
        else if(diffHist[i]==0&&statusHist[i-1]>=0)
            statusHist[i]=1;
        else if(diffHist[i]==0&&statusHist[i-1]<0)
            statusHist[i]=-1;
    }
/*1st order:
 *______________                ________________
 *              |              |
 *              |              |
 *              |______________|
 *status:       1             -1
 *hist:
 *0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0
 */
    for(int i=1;i<GRAY_LEVEL-1;i++)
        if(statusHist[i]*statusHist[i+1]<0){
            if(statusHist[i]>0)
                statusHist[i]=1;
            else if(statusHist[i]<0)
                statusHist[i]=-1;
        }else{
            statusHist[i]=0;
        }
    statusHist[GRAY_LEVEL-1]=0;
 /*double hump diff:
  *______________                _______________
  *              |              |               |
  *              |              |               |
  *              |______________|               |______________
  *status:       1             -1               1
  *             top           bottom           top
  *0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
  *the arry test store nonzero
  */
    int test[4]={0,0,0,0};
    int test_num=0;
    for(int i=1;i<GRAY_LEVEL-1;i++){
        if(statusHist[i]!=0){
            test[test_num]=statusHist[i];
            if(test_num>=3){
                free(diffHist);
                free(statusHist);
                return 0;
            }
            test_num++;
        }
    }

    if(test_num==3&&test[0]==1&&test[1]==-1&&test[2]==1){
        if(returnvalue==DOUBLEHUMP_BOTTOM){
            for(int i=1;i<GRAY_LEVEL;i++)
                if(statusHist[i]==-1){
                    free(diffHist);
                    free(statusHist);
                    return i;
                }
        }else if(returnvalue==DOUBLEHUMP_MEANHUMP){
            int hump[2];
            for(int i=0,k=0;i<GRAY_LEVEL;i++)
                if(statusHist[i]==1){
                    hump[k]=i;
                    k++;
                }
            free(diffHist);
            free(statusHist);
            return (hump[0]+hump[1])/2;
        }
    }
    free(diffHist);
    free(statusHist);
    return 0;
}
//谷底法阈值分割，适用于直方图是双峰的。
void ValleyBottomThreshold(double *src,double *dst,int width,int height,int type){
    int *hist=(int *)malloc(sizeof(int)*GRAY_LEVEL);
    double *hist_d=(double *)malloc(sizeof(double)*GRAY_LEVEL);
    setHistogram(src, hist, width, height);
    Hist_int2double(hist, hist_d);
    double threshold=0.0;
#define MAXLOOP 1000
    for(int i=0;i<MAXLOOP;i++){
        SmoothHist(hist_d, hist_d);
        if(0.0!=(threshold = (double)isDoubleHump(hist_d,DOUBLEHUMP_BOTTOM))){
            Threshold(src, dst, width, height, threshold, type);
            printf("smooth times:%d   threshold:%g\n",i,threshold);
            break;
        }
    }
    free(hist);
    free(hist_d);

}
//与谷底法类似，不是使用最小谷底值，而是使用峰值位置平均值
void MeanDoubleHumpThreshold(double *src,double *dst,int width,int height,int type){
    int *hist=(int *)malloc(sizeof(int)*GRAY_LEVEL);
    double *hist_d=(double *)malloc(sizeof(double)*GRAY_LEVEL);
    setHistogram(src, hist, width, height);
    Hist_int2double(hist, hist_d);
    double threshold=0.0;
    for(int i=0;i<MAXLOOP;i++){
        SmoothHist(hist_d, hist_d);
        if(0.0!=(threshold = (double)isDoubleHump(hist_d,DOUBLEHUMP_MEANHUMP))){
            Threshold(src, dst, width, height, threshold, type);
            break;
        }
    }
    free(hist);
    free(hist_d);

}