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作者:PHILOS_THU
阈值化操作在图像处理中是一种常用的算法，比如图像的二值化就是一种最常见的一种阈值化操作。opencv2和opencv3中提供了直接阈值化操作cv::threshold()和自适应阈值化操作cv::adaptiveThreshold()两种阈值化操作接口，这里将对这两个接口进行介绍和对比。
一、直接阈值化——cv::threshold()
阈值化操作的基本思想是，给定一个输入数组和一个阈值，数组中的每个元素将根据其与阈值之间的大小发生相应的改变。opencv3中支持这一操作的接口是cv::threshold()，具体调用方法:
double cv::threshold(
cv::InputArray src, // 输入图像
cv::OutputArray dst, // 输出图像
double thresh, // 阈值
double maxValue, // 向上最大值
int thresholdType // 阈值化操作的类型
);
如下表所示，每一种阈值化操作类型，对应着一种源图像上每一个像素点与阈值thresh之间比较操作。根据源图像像素和阈值之间的大小关系，目标像素可能被置为0、原像素值、或者设定的最大值maxValue。
下图将会帮助大家理解不同的阈值化类型所表示的确切含义。
void test_threshold()
{
cv::Mat src = cv::imread("lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat dst;
double thresh = 100;
int maxVal = 255;
cv::threshold(src, dst, thresh, maxVal, cv::THRESH_BINARY);
cv::imshow("threshold", dst);
cv::waitKey(0);
return;
}
实用上面的代码进行阈值化处理，原图和五种不同方式阈值化的结果分别如下：
另外，在opencv3中cv::threshold()函数还支持一种特殊的阈值化操作方式，即Otsu算法。该算法的主要思想是，在进行阈值化时，考虑所有可能的阈值，分别计算低于阈值和高于阈值像素的方差，使下式最小化的值作为阈值：
其中，两类像素方差的权值由两类像素的个数决定。这种阈值化的结果相对来说比较理想，可以避免寻找合适阈值的操作，但是这种方式运算量较大，费时。处理的结果如下：
但是，直接阈值化操作是一种一刀切的方式，对于亮度分布差异较大的图像，常常无法找到一个合适的阈值。如下所示，对棋盘格进行二值化操作，由于图像右上角区域和图像下部的亮度差异较为大，无法找到一个合适的阈值，将棋盘上的所有棋盘格给区分开来。
针对于上述情况，我们需要一种改进的阈值化算法，即自适应阈值化。
二、自适应阈值化——cv::adaptiveThreshold()
自适应阈值化能够根据图像不同区域亮度分布的，改变阈值，具体调用方法如下：
void cv::adaptiveThreshold(
cv::InputArray src, // 输入图像
cv::OutputArray dst, // 输出图像
double maxValue, // 向上最大值
int adaptiveMethod, // 自适应方法，平均或高斯
int thresholdType // 阈值化类型
int blockSize, // 块大小
double C // 常量
);
cv::adaptiveThreshold()支持两种自适应方法，即cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C（平均）和cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C（高斯）。在两种情况下，自适应阈值T(x, y)。通过计算每个像素周围bxb大小像素块的加权均值并减去常量C得到。其中，b由blockSize给出，大小必须为奇数；如果使用平均的方法，则所有像素周围的权值相同；如果使用高斯的方法，则（x,y）周围的像素的权值则根据其到中心点的距离通过高斯方程得到。
测试代码如下：
void test_adaptive_threshold()
{
cv::Mat src = cv::imread("chessboard.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat dst;
int maxVal = 255;
int blockSize = 41;
double C = 0;
cv::adaptiveThreshold(src, dst, maxVal, cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv::THRESH_BINARY, blockSize, C);
cv::imshow("threshold", dst);
cv::waitKey(0);
return;
}
我们分别使用了平均和高斯两种自适应方法，结果如下：
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