图像分割是图像处理和分析的关键技术，背膘仪在牛肉自动分级系统的实时性，要求对牛肉图像分割方法进行更为深入地研究，不断改进原有方法，提出新方法，使其向着更快速、更精确的方向发展。

近年来，随着各个学科关于新图像分割理论和方法的提出，出现了许多与新理论、新工具和新技术相结合的图像分割技术。这些技术中背膘仪的一部分在适用于牛胴体眼肌图像的分割方面具有很大的潜力，应予以重点关注。

背膘仪提出了一种基于图像灰度分布统计特征期望值为阈值的二值化方法。这是一种以灰度期望值为全局阈值的分割方法。与灰度差直方图法、微分直方图法、非等同熵法及最小模糊度法相比较，该算法的效果明显优于灰度差直方图法和微分直方图法，与最小模糊度法相当，但算法及执行时间均较最小模糊度法为优。



背膘仪将分形维数应用在灰度图像二值化中，研究了在用分层吉布斯随机场模型来进行图像二值化时，吉布斯模型参数的选取方法。通过定义吉布斯模型参数与分形维数的关系，实现了吉布斯模型参数的自适应选取。该方法能使二值图像有效地保留原始图像的细节。另外，通过设置图像水平、垂直、对角不同取向上吉布斯模型参数的权重因子，还可以有选择地保留方向细节，这对类似于纹理图像的牛胴体眼肌大理石花纹的二值化具有重要意义。

背膘仪技术应用在灰度图像二值化中，背膘仪提出的另一种图像分割技术。该方法根据分层吉布斯随机场模型，采用小波函数分级拟合均值曲面，实现图像的二值化。

背膘仪基于小波分析的二值化阈值选取方法，是通过对图像直方图特征点由粗到精的表示，在最佳尺度上确定出个数有限的波谷点作为候选阈值点，再利用反映阈值点性质的改进大津法定出唯一的阈值点。该方法计算简单，适应性强，满足了实时性要求高的牛肉图像处理与分级系统。

背膘仪比较了最大方差阈值法选择阈值、基于灰度期望值法选择阈值以及改进的局部阈值相结合的二值化算法，在RGB格式下利用上述方法单独对图像的R数组、G数组和B数组进行二值化处理，然后再分别对结果数组作“或”操作，作为二值化结果。这种方法，可为实际获取的牛肉图像分割处理提供优化算法，背膘仪对牛胴体眼肌图像分割技术的研究具有十分重要的借鉴意义。

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