余博文

（武汉工程大学，湖北 武汉 430205）

1 数字图像阈值分割

数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像[1]。

阈值分割是一种常用的图像分割方法，它主要利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，通过设置合适的灰度阈值，将图像的灰度划分为两个或多个灰度区间，以确定有意义的区域或分割物体的边界[2]。

阈值分割完成后，像素坐标点（x，y）处的像素值～f（x，y）为：

式中f（x，y）表示颜色空间某通道的值，T 表示阈值。当存在两个以上灰度阈值时，式（1）变为：

2 RGB 颜色空间的阈值分割

2.1 RGB 颜色空间

RGB 颜色空间是由R、G、B 三个分量组成的,每个分量的比特数表示了该分量的像素深度[3]。RGB 颜色空间作为最基础的颜色模型，对图像颜色的产生是最为理想的,但是对颜色的描述还有一定的缺陷。第一，使用RGB 颜色空间对不同的颜色进行定量分析较为困难。第二,合成的图像颜色饱和度较低,视觉效果差。第三,由于色调、饱和度与三原色之间是非线性的,对图像进行分析处理较难。

2.2 RGB 颜色空间的阈值分割

由于RGB 颜色空间对颜色的描述还有一定的缺陷，通常对RGB 颜色空间的阈值分割需要先进行图像灰度化处理，一般会用到灰度转换公式Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114。但这种灰度转换会对图像颜色信息造成部分丢失，红色（76,0,0）、绿色（0,39,0）、蓝色（0,0,200）经灰度转换公式转换后得到的灰度值均为23。这表明这种灰度转换法确实对图像信息造成部分丢失。……