崔濤 楊永樂
【摘要】本文采用改進的二維Otsu算法,引入了鄰域平均灰度值和類內(nèi)最小離散度,用兩個一維的Ostu算法替代二維的Ostu算法,使得計算復雜度得以提高。
【關鍵詞】二值化;圖像分割;類內(nèi)離散度
0.引言
本文提出了一種新的自適應二維Otsu算法。該算法設計了一種新的閥值識別函數(shù),通過求兩個一維Otsu法的閥值來替代傳統(tǒng)的二維Otsu法的分割域值,為了提高分割對像的完整性,引入了類內(nèi)最小離散度,保證了類內(nèi)最大完整性。并通過opencv庫去實現(xiàn)圖像的改進算法二值化處理。
1.灰度圖像與二值圖像
1.1灰度圖像
1.2二值圖像
二值圖像就是指只有兩個灰度級的圖像,二值圖像具有存儲空間小,處理速度快,可以方便地對圖像進行布爾邏輯運算等特點。更重要的是,在二值圖像的基礎上,還可以進一步對圖像處理,獲得該圖像的一些幾何特征或者其他更多特征。
2.圖像二值化改進閥值法研究
2.1閥值法
一般的閾值法是指在二值化過程中只使用一個全局閾值T的方法。它將圖像的每個像素的灰度值與T進行比較,若大于T,則取為前景色(白色);否則,取為背景色。
選擇不同的初始灰度也會產(chǎn)生不一樣的二值化圖像,要獲得最佳效果,必須要考慮選擇一個好的初始T值。
2.2改進閥值算法的二值化實現(xiàn)
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