一种新的自适应二值化方法
一种新的自适应二值运动估计算法
第 ｌ期
倪 伟 等 ： 一种 新 的 自适 应 二 值 运 动 估 计 算 法
ｌ５ ０
响 。对 式 （ ） 中 的 ，使 用 式 （ ）转 换 为 格 雷码 的形 式 ，即 １ ２
这 里 ａ（ ｉ 一１为 １或 ０ ｙ 为像 素 点 的坐 标 ，ｔ 表 当前 的帧 数 。一 般 用 Ｐａ ｅ ０ ｋ ） ，（，） 代 ｌｎ 表 最 低 位 的 ０代 平 面 ，将 图像 中所 有像 素 点 分解 后 的 第 ｉ 比特 集 合 在 一 起 便 得 到 了 图像 的第 ｉ 位 平 面 ｂ ｘＹｆ。如 个 个 ｉ ，， （ ） 果 对 ２ ６级 灰 度 图 像 进 行 式 （ ）的 分解 ，得 到 的便 是 由低 到 高 的 ８个位 平 面 ｂ（，， ～ｂ（，， 。 ５ １ ｏｘＹｆ ＴＸＹｆ ） ） 位 平 面 分解 的 弊 端 是 像 素 灰 度 值 的微 小 变 化 可 能会 对 位 平 面产 生 非 常 明 显 的 影 响 ， 对 于 某 些 灰度 值 会 出现 灰 度值 仅 相 差 １ ，但 是 其 ８个 比特 面 却 完 全 不 同 的 情 况 。这 种情 况 容 易 带 来 匹 配 误 差 ，降 低 预测 精 度 。为此 使 用 格 雷码 （ ｒｙＣ ｄ ）对位 平 面 加 以改 进 ，以减 小 灰 度 值 的 变 化 对 图像 位 平 面 的 影 Ｇ ａ ｏ ｅ
运动估计 。 ２ １ 增 强 位 平 面 分解 ．
灰 度 图像 的 每 个 比特 平 面 都 可 以看 作 是 一 幅 只 含 有 ０和 １元 素 的二 值 图像 。一 个 ２ 阶 灰 度 的 像 素 点 可 以分 解 为 如 下 形 式
ｆ（，， ＝ａ— ＋ ｋ ２一 ＋…＋口２ ０ ｘＹｆ ２ ） ｌ ｏ－ ２ ｌ ＋口 （ ） １
otsu算法的工作原理
Otsu算法是一种自适应的二值化方法，其主要思想是将图像分成背景和前景两部分，使得背景和前景之间的类间方差最大，而背景和前景内部的类内方差最小。
具体实现步骤如下：
统计图像的灰度直方图，得到每个灰度级别的像素数量。
计算每个灰度级别的归一化概率和平均灰度值。
遍历所有灰度级别，计算每个灰度级别的类内方差和类间方差。
选择使类间方差最大的灰度级别作为阈值进行二值化。
将图像中小于阈值的像素设为0，大于等于阈值的像素设为255。
通过Otsu 算法，可以得到一个自适应的二值化阈值，能够有效地将背景和前景分离，提高图像的对比度和清晰度，常用于图像分割和边缘检测等领域。
自适应模糊文件图像的二值化
滤 波器 消 除噪 声 。第 二 步 ， 用 第 一 步 中前 景 采 区域 的粗 略估 算 。第 三 步 ， 过 上 述 步 骤 插入 通 相 邻 背 景 密度 的前 景 区域 ， 算 图像 的背 景表 计
面 。第 四步 ， 照 计算 的背 景 表 面 与 原 始 图像 按
的组 合数 据 ， 成 最后 的二 值 化 过 程 。如 果 原 完
整任 何参 数 ， 它通 过使 用者及 其 对 阴影 、 均 匀图像 、 反 差 、 量 的信 号噪 声 、 非 低 大 污点 和 变
形等 涉及 的模 糊 情 况 ， 用 以下 几 个 不 同的 步骤 ： 通 Ｗｉ ｅ 波 器 的预 处理 ， 采 低 ｅ ｒ滤 ｎ 前景 区 域 、 景表 面的 大致估 算 ， 背 背景表 面与原 始 组合 图像 样 本 的组合 计 算以及 最后 的预 处理过
Байду номын сангаас
程， 以改善文件 的质量并保持笔划的连接 。实验证明， 本文的方法针对许 多模糊图像具有
优 良的特 性 。 关键 词 模 糊 文 件 图像 局 部 自适应二 值 化
一
、
引 言
该 方 法 由五个基 本步 骤组 成 ： 一步 ， 第 采用 基 于
局 部统 计 的 自适 应 Ｗｉ ｅ 方 法 ， ｅ ｒ ｎ 用低 通 Ｗｉ ｅ ｅ ｒ ｎ
文件 图 像 的二 值 化 （ 值 选 择 ） 及 将 灰 阈 涉 度 图像 转 变 为 二值 化 图像 ， 是分 析 和理 解 大 这 部 分文件 图 像 的基 本 步 骤 。通常 ， 们采 用 文 我
本判 定技 术将 背 景 区域 与文本 区域分 开 。在文 本处 理 中 ， 值化 显示 了一 个关 键 的 目标 ， 的 二 它 特 性 在 字 符 分 割 和 识 别 中起 到 了决 定 性 的作 用 。在处 理模 糊 文 件 图像 时 ， 值化 的工 作 并 二
大津二值化算法python
大津二值化算法python大津二值化算法是一种自适应的二值化算法，它可以通过计算图像的像素值的方差和类间方差，来确定一个最佳的阈值来实现二值化。
在这篇文章中，我们将使用Python语言实现大津二值化算法，以便在图像处理中使用。
首先，我们需要导入必要的库，包括numpy和opencv-python。
然后，我们可以使用opencv的imread函数来读取图像，这里我们使用一张名为“lena.png”的图片作为示例。
import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('lena.png', 0)然后，我们可以计算图像的像素值的方差，代码如下：mean = np.mean(img)variance = np.mean(np.square(img-mean))接下来，我们需要遍历所有可能的阈值，并计算每个阈值下的类间方差。
类间方差可以通过下面的公式来计算：between_class_variance = weight_background *weight_foreground * np.square(mean_background -mean_foreground)其中，weight_background和weight_foreground分别是背景和前景像素的比例，mean_background和mean_foreground分别是背景和前景像素的均值。
代码如下：histogram = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256]) total_pixels = img.shape[0] * img.shape[1]best_threshold = 0best_variance = 0for threshold in range(256):background_pixels = np.sum(histogram[:threshold])foreground_pixels = total_pixels - background_pixels if foreground_pixels == 0:breakweight_background = background_pixels / total_pixels weight_foreground = foreground_pixels / total_pixels mean_background =np.sum(np.multiply(histogram[:threshold],np.arange(threshold))) / background_pixelsmean_foreground =np.sum(np.multiply(histogram[threshold:],np.arange(threshold, 256))) / foreground_pixelsbetween_class_variance = weight_background *weight_foreground * np.square(mean_background -mean_foreground)if between_class_variance > best_variance:best_variance = between_class_variancebest_threshold = threshold最后，我们可以使用opencv的threshold函数来应用阈值，并将图像二值化。
Wellner自适应阈值二值化算法
Wellner⾃适应阈值⼆值化算法参考⽂档：⼀、问题的由来⼀个现实：当⽤照像机拍摄⼀副⿊纸⽩字的纸张时，照相机获得的图像并不是真正的⿊⽩图像。
不管从什么⾓度拍摄，这幅图像实际上是灰度或者彩⾊的。
除⾮仔细的设置灯光，否则照相机所拍摄的放在桌⼦上的纸张图像并不能代表原始效果。
不像在扫描仪或打印机内部，想控制好桌⼦表⾯的光源是⾮常困难的。
这个开放的空间可能会受到台灯、吊灯、窗户、移动的影⼦等影响。
⼈类的视觉系统能⾃动补偿这些，但是机器没有考虑到这些因素因此拍出的效果会很差。
这个问题在处理那种⾼对⽐度的艺术线条或⽂字时尤为突出，因为这些东西都是真正的⿊⾊或⽩⾊。
⽽摄像头会产⽣⼀副具有不同等级的灰度图像。
许多应⽤都必须清楚的知道图像的那⼀部分是纯⿊或纯⽩，以便将⽂字传递给OCR软件去识别。
这些系统⽆法使⽤灰度图像（典型的是8位每像素），因此必须将他们转换为⿊⽩图像。
这有很多种⽅式去实现。
在某些情况下，如果这些图像最终是给⼈看的，这些图像会使⽤⼀些抖动技术，以便使他们看起来更像灰度图像。
但是对于机器处理的过程，⽐如⽂字识别，选择复制操作，或多个图像合成，系统就不可以使⽤抖动的图像。
系统仅仅需要简单的线条、⽂字或相对⼤块的⿊⾊和⽩⾊。
从灰度图像获得这种⿊⽩图像的过程通常称作为阈值化。
有很多种⽅式来阈值化⼀副图像，但是基本的处理过程都是检查每⼀个灰度像素，然后决定他是⽩⾊和还是⿊⾊。
本⽂描述了已经开发的不同的算法来阈值⼀副图像，然后提出了⼀种⽐较合适的算法。
这个算法（这⾥我们称之为快速⾃适应阈值法）可能不是最合适的。
但是他对我们所描述的问题处理的相当好。
⼆、全局阈值法在某种程度上说，阈值法是对⽐度增强的极端形式，或者说他使得亮的像素更亮⽽暗的像素更暗。
最简单的（也是最常⽤的）⽅法就是将图像中低于某个阈值的像素设置为⿊⾊，⽽其他的设置为⽩⾊。
那么接着问题就是如何设置这个阈值。
⼀种可能性就是选择所有可能取值的中间值，因此对于8位深的图像（范围从0到255），128将会被选中。
一种新的自适应二值化方法
⼀种新的⾃适应⼆值化⽅法在很多情况下整幅图像⽤⼀个固定的阈值去分割并不,能给出良好的分割效果。
现有的任何⼀种全局⼆值化⽅法要么侧重整体轮廓，要么针对图像细节，或寻找两者之间的最佳切合点。
在这种情况下，想利⽤全局⼆值化对某些图像做到细节和轮廓兼顾⼏乎成为⼀种舍本逐末的⼀种⽅法。
如果想对图像分割的效果进⼀步提⾼，只有两种⽅法:其⼀，对图像进⾏⼀些预处理，如直⽅图均衡化，同态滤波等，以提⾼图像质量，抑制外界因素对图像的影响；另⼀种⽅法就是⾃适应⼆值化，就是把原图分成很多⼩像块，然后对每⼀个⼩区域分别进⾏图像分割。
传统的⾃适应⼆值化思想，就是将原图像平均分成若⼲块，分别对每⼀块进⾏处理。
但由于每⼀块所包含的内容⼤相径庭，因此，必须考虑块与块之间的联系以及每⼀个⼩区域和整幅图像的联系，⽽这都是⾮常难以确定的。
如果依靠⼈眼来进⾏判决，不仅耗时耗⼒，⽽且由于⼈的操作误差，还对分割图像的效果造成影响。
在作者所从事的“机器视觉⽤于⼯业部件的⾃动检测”项⽬中，每⼀个被检测的机器零件都需要和后台数据库中以同样⽅式进⾏图像分割、边界提取、曲线拟合的标准零件进⾏⽐较。
因此，不仅对图像⼆值化的精度要求很⾼，⽽且要尽量避免⼈们的操作误差，以使两者的检测环境尽可能相同。
本⽂阐述了⼀种新的⾃适应⼆值化⽅法。
它做到了脱离⼈的主观判决，利⽤计算机做到⼀步到位，并使细节和轮廓两者兼顾。
图像⼆值化和边缘提取的基本原理1 将图像空间划分成⼀些特定的区域称为图像分割(Imag 。
图像分割的依据⼀般建⽴在图像直⽅图、e Segmentation)相似性及⾮连续性概念之上。
通过分割，可以把图像分为⽬标或前景和背景。
⽬标⼀般对应图像中特定的、具有独特性质的区域，如包含图像的轮廓、边缘、纹理、灰度等。
通过把这些区域提取出来，才有可能对⽬标进⾏下⼀步的利⽤，如进⾏边缘提取，曲线拟合等。
所以，如果图像分割这⼀块不能做好，将会严重影响其后续⼯作。
对灰度图像进⾏⼆值分割，⼀般是通过选取图像阈值。
自适应二值化公式
自适应二值化公式
自适应二值化是一种图像处理技术，用于将灰度图像转换为二值图像。
根据所使用的具体算法，自适应二值化的公式可能会有所不同。
以下是两种常见的自适应二值化算法的公式：
1. 平均值法（CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C）：
\(T(x, y) = \text{mean} - C\)
其中，\(T(x, y)\) 是像素点 (x, y) 处的阈值，\(\text{mean}\) 是像素点 (x, y) 所在区域内的平均灰度值，C 是预设的常数参数。
2. 高斯加权法（CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C）：
\(T(x, y) = \text{max} - D\)
其中，\(T(x, y)\) 是像素点 (x, y) 处的阈值，\(\text{max}\) 是像素点 (x, y) 所在区域内的最大灰度值，D 是预设的常数参数。
在实际应用中，需要根据具体的图像特性和需求选择合适的自适应二值化算法和参数。
一种新的超稳定自适应iir滤波算法
一种新的超稳定自适应iir滤波算法
超稳定自适应IIR滤波算法是一种能够自动调整IIR滤波器的参
数以满足不同输入信号要求的算法。
其基本思想是通过采样输入信号
实时更新滤波器的系数，从而达到对输入信号的最优滤波效果。
该算法的优势在于能够针对不同的输入信号自动调整滤波器的参数，使得滤波效果稳定可靠，并且能够快速适应信号的变化，达到更
好的滤波效果。
此外，该算法运算速度快，延迟低，可广泛应用于噪
声滤波、信号增强等领域。
该算法的实现需要结合数字信号处理的相关知识和技术，通过各
种数学方法和算法实现滤波器的自适应，并进行有效的滤波。
在实际
应用中，该算法可以结合不同的硬件和软件平台，例如DSP、FPGA等，实现实时处理和实时滤波的功能。
总之，超稳定自适应IIR滤波算法是一种具有广泛应用前景的滤
波算法，其优势在于能够自动调整滤波器的参数以适应不同的输入信号，并且具有运算速度快、延迟低等特点。
未来，将会有更多的技术
和应用领域涉及到该算法的研究和应用。
局部自适应二值化方法研究
局部自适应二值化方法研究摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。
其中图像二值化又是图像分割的重点。
对局部阈值二值化法的几种常用的算法进行了综述。
每基于一定理论和算法的图像二值化方法都有各自不同的优势和缺点，在实际应用当中应根据不同使用目的和使用标准采取不同的方法以达到最佳效果。
关键词：图像分割；二值化；全局阈值法；局部阈值法0 引言图像分割技术作为图像处理领域中极为重要的内容之一，是实现图像分析和理解的基础，是一种基础的计算机视觉技术。
只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
虽然图像分割方法已经有了很大的发展，但由于它的复杂性，仍有很多问题没有很好的解决，由于不同种类的图像，不同的应用场合，需要提取的图像特征是不同的，当然对应的图像分割方法也就不同，因此并不存在一种普遍适应的图像分割最优方法。
实践证明对图像分割理论与技术的进一步研究是具有非常重要的意义。
1 图像二值化二值化是图像处理中的一个重要的问题，广泛应用于图像分割，图像增强，图像识别等领域。
它利用了图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把原图像变为仅用两个灰度值表示的图像目标和背景的二值图像。
根据其运算的范围不同，文本图像的二值化方法可分为全局阈值方法和局部阈值方法。
全局阈值法根据文本图像的直方图或灰度空间分布确定一个阈值，以此实现灰度文本图像到二值图像的转化。
此方法的优点在于算法简单，对目标和背景明显分离、直方图分布呈双峰的图像效果良好，但是由于对整幅图使用一个阈值处理，因此但其对输入图像有噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差，应用受到极大限制，不能广泛地应用于实际。
典型的全局阈值方法包括Otsu's方法、迭代算法等。
局部阈值法通过定义考察点的邻域，比较考察点与其邻域的灰度值来确定当前考察点的阈值。
非均匀光照条件等情况虽然影响整体图像的灰度分布却不影响局部的图像性质，使得局部阈值法较全局阈值法有更广泛的应用。
一种新的自适应二值化方法
一种新的自适应二值化方法
张爝;吴志斌;陈淑珍;田茂
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2002(028)005
【摘要】提出了一种新的自适应二值化方法.基于解决全局二值化方法分割图像的整体轮廓和细节不能兼顾的问题,首先,提取图像细节部分区域作为子像块,并对每一块小区域进行全局二值化;然后,再对整个图像进行全局二值化.由于这些区域非常小.区域二值化对全局二值化的结果的影响可以忽略不计.另外,提出了利用边缘提取后的图像作为提取区域的依据.实践证明,这种二值化方法能够取得非常好的效果,并且具有相当强的场景适应能力.
【总页数】3页(P184-185，210)
【作者】张爝;吴志斌;陈淑珍;田茂
【作者单位】武汉大学电信学院,武汉,430072;武汉大学电信学院,武汉,430072;武汉大学电信学院,武汉,430072;武汉大学电信学院,武汉,430072
【正文语种】中文
【中图分类】TP317.4
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一种新的自适应二值运动估计算法
一种新的自适应二值运动估计算法
倪伟;郭宝龙
【期刊名称】《电路与系统学报》
【年(卷),期】2007(012)001
【摘要】利用增强位平面的二值特性和运动矢量场自适应思想,提出了一种新的自适应二值运动估计算法.算法在图像的位平面中完成运动矢量的搜索;匹配时对静止块进行判定直接中止搜索,同时采用了起始点预测和运动类型判定,自适应使用LDSP和SDSP模板进行搜索.实验结果表明:该算法的搜索速度优于绝大多数现有的运动估计算法,且预测精度接近于FS算法.
【总页数】5页(P104-108)
【作者】倪伟;郭宝龙
【作者单位】西安电子科技大学,智能控制与图像工程研究所,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,智能控制与图像工程研究所,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP919.8
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4.基于多极小值粒子群的自适应运动估计算法 [J], 江波;张正文;刘凌云
5.一种改进的运动矢量场自适应运动估计算法 [J], 吴延海;杨晓珍;王锋
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