图像分割技术用于印刷电路板检测的研究

2．3 大津法
大津法(OTSU法)是由大津于1979年提出的，对图像I，记T为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为W0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1，图像的总平均灰度为：

最大时，T即为分割的最佳阈值。方差是灰度分布均匀性的一种度量，方差值越大，说明构成图像的两部分差别越大，当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小，因此使方差最大的分割意味着错分概率最小。直接应用大津法计算量较大，因此我们在实现时采用等价的公式：

2．4 多阈值法
对于复杂图像，在许多情况下对整幅图像用单一阈值不能给出良好的分割效果。比如照射光的不均匀，使图像的某一部分物体和背景两者都比另一部分亮。因此，在图像的一部分能把物体和背景精确地分开的阈值，对另一部分来说，可能把太多的背景也当做物体分割下来了。克服这一缺点有如下一些方法：设法利用灰度级校正技术进行校正，然后采用单一阈值来分割；另外一种方法是把图像分成小块，并对每一块设置局部阈值。但是，如果某块只含物体或只含背景，那么对这块图像就找不到阈值。这时，可以由附近的像块求得的局部阈值用内插法给此像块指定一个阈值。这种对一幅图像使用多个阈值进行分割的方法就是多阈值法。

3 分割结果讨论
本文应用MATLAB软件实现上述各算法，并分别得出其分割结果，如下所示：

由以上各图可看出：用双峰法分割时，当前景图像和背景图像的灰度值太接近时，可能会导致有些前景图像没有从背景中分离出来，如图3，图像失真了；而使用迭代法分割时，基于迭代的阈值能区分出图像的前景和背景的主要区域所在，但图像的细微处还没有很好的区分度，对某些特定图像，极小的数据变化却会引起分割效果的巨大改变，结果和双峰法的分割效果相似，如图4；而用大津法选取出来的阈值非常理想，对各种情况的表现都较为良好。大津算法是一种较为通用的分割算法。但是用大津法做全局阈值效果还是不理想，没能很好地将背景和前景图像分离开，如图5；最后，我们使用多阈值法分割算法，先将PCB图像分割成小块，然后对各小块图像使用大津法求阈值，也就是说各个小块图像的阈值是分别求出来的，是不一定一样的。可看出，多阈值分割很好地将图像的前景和背景分离开了，较完整地提取出了需要检测的PCB线路，如图6。
实验结果表明，阈值化分割不仅可以提高PCB图像分割的快速性和稳定性，而且分割效果明显，其中的多阈值分割方法效果最好。最后，文中提出的方法还有很多不足，比如对于不同的PCB板可能使用多阈值分割时的分块数需要做不同调整才能达到理想效果，因此此方法的通用性不强。希望各位读者能从本文得到一些启示，提出更有效的分割算法。