摄像头直方图阈值算法揭秘--DEMOk

DEMOK

我去年做过一届摄像头，其中对于摄像头阈值的确定方法不断变化，最终采用了直方图二值化，这种动态阈值的适应性很好，我们之后就没有再调过阈值了。
我们采用的岱默公司的OV7620摄像头，摄像头数据隔行采集完毕之后存放于数组Pix_Data1[40][320]，这就是一帧图像。

  需要定义的变量很多，看起来有点恐怖呃！不着急且听我慢慢道来。。。。。。

  unsigned char   Num[256]={0};
//该数组用来统计一幅图像每个灰度值的点数，注释：灰度值0-255，比如Num[68]=50就是灰度值是68的像素点有50个

  unsigned char   *p_Bz;//用于指示某行首地址的指针
  int                   p1;//普通变量  
  unsigned char   Thr=100;//随便给阈值一个初始值
  unsigned int    total;

  float           TotalWeight=0,ForeWeight = 0;
  float           TotalPixels = 0; //进行统计的点数和
float           sb;
  float           fmax1=-1 ;
  
unsigned int    BackNum=0;//当前阈值遍前景图象的点数
  unsigned int    ForeNum=0;/当前阈值遍后景图象的点数
  float           BackAvg;//后景的平均灰度值

float           ForeAvg;//前景的平均灰度值


  1.统计所选行（二值化为了节约时间只选了几行，不过够用了）中的各灰度值的数目

   for(i=13;i<23;i=i+2)   //这里选择第13-23奇数行,一行320的像素点，  
  {
       p_Bz=&ix_Data1[0][0] + i *320;  // p_Bz这个不用猜了，就是每一行的首地址
      
       for (j = 0; j < 320; j+=2 )  //为了节约时间也是两个像素统计一个
       {
           Num[*(p_Bz + j)]++;      // （p_Bz + j）为每个像素的具体地址*（p_Bz + j）为灰度值
       }
  }
  Num[256]统计完毕哈哈！

2对Num[256]平滑滤波处理，基本思路是：
比如Num[0]，Num[1]，Num[2]，Num[3]，Num[4]灰度值0,1,2,3,4的像素点的个数
Num[2]=（Num[0]+Num[1]+Num[2]+Num[3]+Num[4]）/5
然后每个点都是与他前后2个数一起平均作为最终值

     上代码了！！！
    for (i = 0;i<256;i++)      //从0到第255个灰度值之间的每一个数值
  {
       total = 0;
      
       for(j = -2;j<3;j++) //某灰度值对应的个数为改灰度值上下2个（共5个）的平均值
       {
            p1=i+j;
            
            if(p1<0)                  //越界处理
              p1=0;                                
            if(p1>255)
              p1=255;             //越界处理
            
            total+=Num[p1];
        }
        Num=total/5;                                         
  }

3.数学计算，有点复杂！！;P
  for (i= 0; i< 256; i++)
  {
       TotalWeight += i * Num;  

// 质量矩，也就是每个灰度的值乘以其点数（归一化后为概率），TotalWeight为其总和

       TotalPixels +=Num;      

// ，256个灰度值对应的像素点的总和 ，total为图象总的点数，归一化后就是累积概率
  }

4.假定将某灰度值作为阈值，小于该灰度值的称为前景，大于该灰度值的称为后景，从0-255一个个试探，计算假定灰度得出的值，比较大小，取最小的。

  for (i= 0; i< 256; i++)  //
  {
      ForeNum += Num;        //ForePixNum为在当前阈值遍前景图象的点数
      
      if (ForeNum == 0)//将0作为阈值虽然肯定不对但都要给机会嘛！！！;P
        continue;                       
      
      BackNum =(int) (TotalPixels - ForeNum);  //BackPixNum为背景图象的点数   
        
      if (BackNum == 0)
        break;               
//BackPixNum为0表示全部都是前景图象，与ForePixNum=0情况类似，之后的遍历不可能使前景点数增加，所以此时可以退出循环
      ForeWeight += i*Num;              //前景图像质量矩  
        
      ForeAvg = (float)(ForeWeight/ForeNum);//  

//前景对应灰度值*前景对应个数 /前景总个数 =前景平均灰度值  

      BackAvg = (float)(TotalWeight - ForeWeight)/BackNum;

//后景图像平均灰度

sb = (float)(ForeNum * BackNum * (ForeAvg- BackAvg) * (ForeAvg- BackAvg));
最后就是求一个x0(0~255)使得上述公式取得最大值，可以理解成方差最大时阈值上下的灰度值相对于阈值整体靠的更远，界限更加分明。差不多就是蓝布和赛道灰度值中间的数值。if (sb > fmax1)       //////方差 {                   ///////取方差最大时候对应的灰度值为阈值fmax1 = sb;Thr = i;      ///////for循环的作用就是取256个灰度值中方差最大时候对应的灰度值为阈值  }    }   
CCDGateVoltage=Thr;
//终于得到阈值了，好辛苦啊！！！！！！！！
有黄色标记的地方都是公式，无奈显示不了。直接上Word！！！！！！！

Quixote

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晒太阳的蘑菇

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mengchen

顶。。。

何俊

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逢缘

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M16贯穿伤

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