Javascript图像处理—阈值函数实例应用

前言

  上一篇文章,我们讲解了图像处理中的亮度和对比度的变化,这篇文章我们来做一个阈值函数。

  最简单的图像分割方法

  阈值是最简单的图像分割方法。

  比如为了从下图中分割出苹果,我们利用前景与背景的灰度差值,通过设定一个阈值,对于该像素大于这个阈值时就以黑色表示,小于便以灰色表示。

Javascript图像处理—阈值函数实例应用

  五种阈值类型

  和OpenCV一样,我们将提供五种阈值类型,方便使用。

  下面是原图像的波形表示,纵坐标表示像素点的灰度值大小,蓝线是阈值大小。

Javascript图像处理—阈值函数实例应用

二进制阈值化

  公式表示是:

\texttt{thresh}$}{0}{otherwise}" align=center src="http://files.glzy8.com/file_images/article/201301/2013010314344053.png">

  图像表示是:

Javascript图像处理—阈值函数实例应用

  可见超过该阈值的就变成最大值(即255),否则变成最小值(也就是0)。我们需要一个函数来实现这个功能:

  

复制代码 代码如下:

  var CV_THRESH_BINARY = function(__value, __thresh, __maxVal){

  return __value > __thresh ? __maxVal : 0;

  };

  反二进制阈值化

  

  公式表示是:

\texttt{thresh}$}{\texttt{maxVal}}{otherwise}" align=center src="http://files.glzy8.com/file_images/article/201301/2013010314344055.png">

  图像表示是:

Javascript图像处理—阈值函数实例应用

  这个则反过来,超过阈值的变成最小值,否则变成最大值。函数实现是:

  

复制代码 代码如下:

  var CV_THRESH_BINARY_INV = function(__value, __thresh, __maxVal){

  return __value > __thresh ? 0 : __maxVal;

  };

  截断阈值化

  

  公式表示是:

\texttt{thresh}$}{\texttt{src}(x,y)}{otherwise}" align=center src="http://files.glzy8.com/file_images/article/201301/2013010314344057.png">

  图像表示是:

Javascript图像处理—阈值函数实例应用

  可见这个是超过阈值的就被截断。函数实现是:

  

复制代码 代码如下:

  var CV_THRESH_TRUNC = function(__value, __thresh, __maxVal){

  return __value > __thresh ? __thresh : 0;

  };

  阈值化为0

  

  公式表示是:

\texttt{thresh}$}{0}{otherwise}" align=center src="http://files.glzy8.com/file_images/article/201301/2013010314344059.png">

  图像表示是:

Javascript图像处理—阈值函数实例应用

  这个则是小于阈值的都化为0处理。函数实现:

  

复制代码 代码如下:

  var CV_THRESH_TOZERO = function(__value, __thresh, __maxVal){

  return __value > __thresh ? __value : 0;

  };

  反阈值化为0

  

  公式表示是:

\texttt{thresh}$}{\texttt{src}(x,y)}{otherwise}" align=center src="http://files.glzy8.com/file_images/article/201301/2013010314344061.png">

  图像表示是:

Javascript图像处理—阈值函数实例应用

  这个则在超过阈值时候置为0,函数实现是:

  

复制代码 代码如下:

  var CV_THRESH_TOZERO_INV = function(__value, __thresh, __maxVal){

  return __value > __thresh ? 0 : __value;

  };

  阈值处理函数实现

  然后我们做一个函数对整幅图进行上面这几种类型的阈值处理。

  

复制代码 代码如下:

  var threshold = function(__src, __thresh, __maxVal, __thresholdType, __dst){

  (__src && __thresh) || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);

  if(__src.type && __src.type == "CV_GRAY"){

  var width = __src.col,

  height = __src.row,

  sData = __src.data,

  dst = __dst || new Mat(height, width, CV_GRAY),

  dData = dst.data,

  maxVal = __maxVal || 255,

  threshouldType = __thresholdType || CV_THRESH_BINARY;

  var i, j, offset;

  for(i = height; i--;){

  for(j = width; j--;){

  offset = i * width + j;

  dData[offset] = threshouldType(sData[offset], __thresh, maxVal);

  }

  }

  }else{

  error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */);

  }

  return dst;

  };

  这个函数比较简单,就是对每个像素点赋值为

  

复制代码 代码如下:

  threshouldType(sData[offset], __thresh, maxVal)

  返回的数值。