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一種基于全局均值和局部方差的圖像二值化方法
華南理工大學(xué)電子與信息學(xué)院 龍鈞宇，金連文 2010/9/7
摘要：比較了幾種常用的動態(tài)閾值二值化方法，并在此基礎(chǔ)上提出了一種新的基于均值和方差的二值化方法。試驗表明，這種方法能夠較
好地區(qū)分物體和背景，并且相對于原來的逐點進行二值化的方法而言大大提高了處理速度。
關(guān)鍵詞：二值化方法；數(shù)學(xué)期望；方差
二值化是圖像處理中的一個重要的問題，廣泛應(yīng)用于圖像分割，圖像增強，圖像識別等領(lǐng)域[1,2,4,5,6]。在圖像二值化中，關(guān)鍵問題的是閾值的選取問題，另外還有計算速度的問題[3、5]等，在灰度圖像中，由于物體的灰度分布與背景的灰度分布總存在著一定的差別，如果把整個灰度圖像用灰度直方圖表示，則圖中必然存在波峰和波谷。最簡單的情況是存在兩個峰值的情況[8]，通常選取波谷位置即可得到較佳的閾值。但是，實際圖像處理的問題中，圖像的灰度直方圖往往比兩個峰值的情況要復(fù)雜得多，物體內(nèi)部的灰度分布往往不是均勻的，背景也有可能由于噪聲的影響而使圖像產(chǎn)生多個峰值[5,6]，也有可能由于物體的灰度和背景相差不是特別明顯而使灰度直方圖出現(xiàn)單峰值的情況。在這些情況下，尋找閾值的問題就會變得很困難，有時候用單一的閾值并不能得到理想的效果。要對圖像進行二值化，就必須尋找一種更加有效的計算閾值的方法。目前，二值化的方法很多[1-10]，這些方法大體上可以分為全局閾值法和局部閾值法[4,5,6]。全局閾值法是指對整幅圖像選取單一的閾值來進行二值化。這種方法一般計算速度較快[4,6]，在物體和背景的灰度差別較明顯時效果比較好。局部閾值指把圖像分成若干區(qū)域，對每個區(qū)域設(shè)置一個閾值進行二值化，或者對圖像中的每一個像素點，根據(jù)其鄰域的像素點的灰度變化情況來設(shè)定一個閾值，然后逐點對圖像進行二值化。這種方法速度一般比全局閾值法要慢，但是在圖像比較復(fù)雜或者背景存在噪聲，用單一的閾值很難區(qū)分物體和背景的情況下，這種方法往往要優(yōu)于全局閾值法。本文在分析幾種二值化的基礎(chǔ)上，提出了一種新的局部閾值化的方法。試驗結(jié)果表明，這種方法與以前的幾種方法相比，能夠在保證二值化速度的前提下，更好地區(qū)分物體和背景。......
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