基于LoG算子边缘检测的图像二值化处理

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基于边缘算子的车牌图像二值化方法

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第３５卷（０７第１２０）期
计算机与数宁ｌ程＿Ｌ
９５
由ｌＧ：，）决定。｝ＹＩＶ：合适的闽值。基＝这一思想，本文提出ｒ边缘选取在Ｃｎｙ子计算实现过程中，了提高速阈值法的改进算法。ａｎ算为度，同样可以采用分解的方法，把ＶＧ的滤波模块分解为二个一维的行列滤波器。即
自适应地改变阈值，可较精确地提取出二值图像，
但它过度地夸大了像元的邻域灰度的变化，会把不均匀灰度分布的背景分割到目中去，标带来许多不
＝
ｎ就是边缘方向，Ｇ是梯度矢量，而边缘９日２０作者简介：琳，，士研究生，韩女硕研究方向：图像处理与模式识别，数据库与管理信息化。傅向：计算机控制与网络系统，工业图象处理与识别，嵌入式系统设计。勇，，男副教授，研究方向：计算机集成控制与网络、数据库与管理信息化、信号处理与数据融合。盛翊智，，男教授，研究方
值化方法主要有以下几种：全局阈值法、局部阈值处理中广泛应用的边缘算子，它是应用变分原理推法、动态阈值法等。全局阈值法实现简单，对于具导出的一种用高斯模块导数逼近的最优算子。通有明显双峰直方图质量较好的图像效果明显，但对过Ｃｎｙａｎ算子的应用，可以计算出数字图像的边缘于低对比度和光照不均匀的图像效果不佳，抗噪能强度和边缘梯度方向，为后续边缘点判断提供力差，因而应用范围受到极大限制。局部阈值法适依据。用于处理较为复杂的图像，但往往忽略了图像的边公式：Ｇ＝Ｇ儿（）１缘特征，容易出现伪影现象。动态阈值法充分考虑了像元的邻域特征，能够根据图像的不同背景情况

log边缘检测算法

log边缘检测算法
log算法（Laplacian of Gaussian）是一种常用的边缘检测算法，它是通过计算图像各个像素点周围像素的差异，来提取出图像中的边缘。

具体的log边缘检测算法步骤如下：
1. 首先，将输入图像转化为灰度图像，以便进行后续的计算。

2. 对灰度图像进行高斯滤波，以消除噪声的影响。

高斯滤波可以使用一维或二维高斯卷积核进行实现。

3. 对经过高斯滤波后的图像进行拉普拉斯运算，得到图像的二阶导数。

拉普拉斯运算可以通过使用一种二阶差分算子来实现，常见的有4邻域拉普拉斯算子和8邻域拉普拉斯算子。

4. 对二阶导数图像进行阈值处理，将边缘像素提取出来。

一般可以采用全局阈值或自适应阈值的方式进行处理。

5. 对提取出的边缘像素进行连接和细化处理，去除不必要的噪声点和断点。

log边缘检测算法具有一定的局限性，如对噪声比较敏感，需
要进行高斯滤波预处理；边缘检测结果可能会有边缘连接不完整、存在断点等问题。

因此，在实际应用中，可能需要结合其他边缘检测算法进行优化和改进。

基于LOG和Canny算子的边缘检测算法

基于LOG 和Canny 算子的边缘检测算法贺强，晏立(江苏大学计算机科学与通信工程学院，江苏镇江 212013)摘要：针对传统Canny 算子抑制噪声和检测低强度边缘能力不足的问题，提出一种将LOG 算子和Canny 算子相结合的边缘检测方法。

采用LOG 算子对图像进行噪声过滤，从以下3个方面改进Canny 算子实现边缘检测：(1)设计高斯滤波核对过滤掉噪声的图像进行边缘增强，使低强度边缘更容易被检测；(2)在M ×N 邻域中计算梯度幅值和方向；(3)将梯度方向结合梯度幅值计算，使梯度幅值在边缘检测中更具依据性。

对增加椒盐噪声的图像进行实验，结果表明，该方法在最大程度抑制噪声的同时，能检测到更多的低强度边缘。

关键词：Canny 算子；LOG 算子；高斯滤波核；梯度核；梯度幅值Algorithm of Edge Detection Based on LOG and Canny OperatorHE Qiang, YAN Li(School of Computer Science and Communication Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China)【Abstract 】Aiming at the disability of traditional Canny operator in noise suppression and detecting low-intensity edge, this paper proposes an edge detection method combined LOG operator and Canny operator. LOG operator is used to the picture for noise filtering and Canny operator is improved in the flowing three aspects to execute the edge detection: (1)It designs Gaussian smoothing kernel to intense the edge of picture filtered noise, which makes the low-intensity edge detect easily; (2)Gradient magnitude and direction are calculated by pixels within a M -by-N neighborhood; (3)It integrates gradient direction with the calculation of gradient magnitude, which can be the ground for gradient magnitude in edge detection. Through carrying out a lot experiment for picture increased salt and pepper noise, the method proposed in this paper can not only suppress noise in the largest degree, but also detect more low-intensity edge.【Key words 】Canny operator; LOG operator; Gaussian smoothing kernel; gradient kernel; gradient magnitude DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.03.074计算机工程 Computer Engineering 第37卷第3期V ol.37 No.3 2011年2月February 2011·图形图像处理· 文章编号：1000—3428(2011)03—0210—03文献标识码：A中图分类号：TP391.411 概述边缘检测是图像处理领域中最基本的问题，它的解决对于进行高层次的特征提取、特征描述、目标识别和图像理解等有着重大的影响，因此，被广泛应用与模式识别、计算机视觉、图像分割等众多领域。

图像处理中的图像二值化算法

图像处理中的图像二值化算法随着科技的发展，图像处理技术应用越来越广泛。

作为一项基础技术，图像二值化算法在图像处理中扮演着非常关键的角色，它可以将图像分割成黑白两种颜色，也就是将图像中的灰度值转化为0和1，简化了后续的处理流程。

本文将介绍图像二值化算法的基本原理和应用情况。

一、二值化算法的基本原理在图像中，每个像素都有一定的灰度值，在8位灰度图像中，灰度值的范围在0-255之间，其中0是代表黑色，255代表白色。

当我们需要处理一张图片时，如果直接对每一个灰度值进行处理，那么处理的过程就会非常繁琐，因此，我们需要将图像灰度值转化为0和1两种数字进行处理。

常见的二值化算法有全局阈值算法、局部阈值算法、自适应阈值算法、基于梯度算法等。

其中，全局阈值算法是最基本、最简单的一种算法。

它将整张图像分成黑白两个部分，通过将整个图像的像素点的灰度值与一个固定的阈值进行比较，如果像素点的灰度值大于阈值，就将该像素点的灰度值置为1，否则置为0。

使用全局二值化算法的步骤如下：1.将图像读入到内存中；2.将图像转化为灰度图像；3.计算整个图像的平均灰度值，该平均灰度值作为全局阈值；4.将图像中每个像素点的灰度值与该全局阈值进行比较，灰度值大于等于该全局阈值的像素点赋值为255（代表白色），小于该阈值的像素点赋值为0（代表黑色）；5.输出处理后的图像。

当然，这种方法的缺点也非常明显，那就是无法适应不同场合下的图像处理需求，处理效果难以保证。

因此，我们需要更为灵活的算法和方法来进行二值化处理。

二、不同类型的二值化算法1.基于直方图的全局阈值法二值化算法中的全局阈值算法通常是将整个图像分成两类像素：一类像素比较暗，另一类像素比较亮。

在直方图中，该分割就是直方图上的两个峰。

我们可以通过直方图分析来确定这个阈值，并将灰度值低于阈值的像素变为黑色，将灰度值高于阈值的像素变为白色。

对于图像I(x,y)，它的灰度直方图h(i)可以表示为：h(i) = N(i) / MN (i=0,1,…,L-1)其中N(i)是图像中所有像素灰度值为i的像素数量，MN是总的像素数量，L是灰度级别数量（在8位图像中，L等于256）然后我们需要确定一个阈值T，所有像素点的灰度值小于T的变为黑色，大于等于T的变为白色。

基于边缘检测的红外图像二值化算法

2 基于边缘检测的红外图像二值化算法步骤
2.1 对红外图 f ( x, y ) （见图 1）上的每一点进行膨
0 1 0 胀和腐蚀运算，结构元素为 1 1 1 。 0 1 0
1 形态学边缘锐化原理
数学形态学是一种非线性滤波方法，膨胀与腐蚀是数学形态学的基础。灰度图像的膨胀和腐蚀过程可以直接从图像和结构元素的灰度级函数计算出来。对图像中的某一点 f ( x, y ) , 使用结构元素 g 的灰度形态学腐蚀与膨胀运算的定义分别为：
图4 基于形态学边缘检测算法的图像二值化结果
如采用《一种基于边缘检测的阈值分割算法》中的形态学增强方法对整个图像进行处理，其余步骤不变，得到的红外图像二值化结果（见图 5）。采用常用的灰度期望值算法得到的二值化结果（见图 6）。通过比较不难看出，对算法进行改进后，二值化结果失真小，更好的保留图像边界特征，优于算法改进前的二值化结果（见图 5），更大大优于基于灰度期望值的二值化算法（见图 6）。我们利用
图1
原图红外图像
2.2 设置一阈值 h , 如果在某点 f (i, j ) , 有
f + (i, j ) − f − (i, j ) < h ，则认为该点附近不存在边
缘，该点是位于平坦区域的点，没有必要再对它进行处理。这样做一方面提高边缘增强的精度，另一方面也提高计算效率。实验中取 h=14。 2.3 对步骤 2.2 提取出的边缘附近点做形态学锐化处理（见图 2）。
(f
g) ( x, y ) = min{ f ( x − i, y − j ) − g (−i,− j ) } （1） i, j
（f ⊕ g ) ( x, y ) = min{ f ( x − i, y − j ) + g (−i,− j ) } （2） i, j

基于边缘的二值化方法

否则，如果
否则，进入第三步；第三步，取像素I(i，j)的一个w*w的小窗口.对这个小窗口的性质进行判定。 NIBLACK方法：若时，此时窗口内只有目标或背景，进入第四步，否则进入第五步；
BERNSEN方法：若时，此时窗口内只有目标或只有背景，进入第四步，否则进入第五步；第四步，此时窗口内只有目标或只有背景若然后进入第六步。第五步，此时窗口内同时混有目标和背景。我们首先计算对应的局部阈值，然后使用这个局部阈值对像素点I(i，j)进行二值化。 NIBLACK方法：其中k=-0.2； BERNSEN方法：若然后进入第六步。第六步，对像素点位置坐标(j，j)进行更新，然后进入第二步。直到遍历完图像I(x，j)的每一个像素点，算法结束。这样当算法结束的时候，二值图像B(x，y)即为我们对图像I(x，y) 进行分割的结果。
二阶LOG算子：
− 2 − 4 − 4 − 4 − 4 0 8 0 − 4 8 24 * 8 8 0 − 4 0 − 2 − 4 − 4 − 4 −2 −4 −4 −4 − 2
CANNY算子：第一步，使用高斯滤波器：
f ( x − 1, y − 1) f ( x − 1, y ) f ( x − 1, y + 1)
使用该算子进行边缘提取时，因为使用了一阶导数逼近，对边缘的定位是比较准确的。同时由于使用了具有一定滤波作用的卷积核，能够抑制图像中的一部分噪声。对导数的逼近程度提高了，边缘丢失现象得到进一步的抑制，但是同时也出现了伪边缘。出现了边缘具有多像素宽的现象。
f ( x − 1, y − 1) f ( x − 1, y ) f ( x − 1, y + 1)

图像处理中的边缘检测算法及其应用

图像处理中的边缘检测算法及其应用一、引言图像处理是指利用计算机对数字图像进行编辑、处理和分析的过程，具有广泛的应用领域。

在图像处理中，边缘检测是一项最为基础的任务，其目的是通过识别图像区域中像素强度突变处的变化来提取出图像中的边缘信息。

本文将介绍边缘检测算法的基本原理及其应用。

二、基本原理边缘是图像中像素值发生跳变的位置，例如黑色区域与白色区域的交界处就可以看作是一条边缘。

边缘检测的主要任务是将这些边缘信息提取出来。

边缘检测算法一般可以分为基于梯度的算法和基于二阶导数的算法。

其中基于梯度的算法主要包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子；而基于二阶导数的算法主要包括Laplacian算子、LoG（Laplacian of Gaussian）算子和DoG（Difference of Gaussian）算子。

1.Sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，是一种基于梯度的算法。

该算法在x方向和y方向上都使用了3x3的卷积核，它们分别是：Kx = |-2 0 2|-1 0 1-1 -2 -1Ky = | 0 0 0|1 2 1Sobel算子的实现可以通过以下步骤：①将输入图像转为灰度图像；②根据以上卷积核计算x方向和y方向的梯度；③根据以下公式计算梯度幅值和方向：G = sqrt(Gx^2 + Gy^2) (梯度幅值)θ = atan(Gy/Gx) (梯度方向)其中Gx和Gy分别为x方向和y方向上的梯度。

可以看到，Sobel算子比较简单，对噪声具有一定的抑制作用，但是在边缘细节处理上不够精细。

2.Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法。

其卷积核如下： -1 0 1-1 0 1-1 -1 -1Ky = | 0 0 0|1 1 1实现方法与Sobel算子类似。

3.Canny算子Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法，是目前应用最广泛的边缘检测算法之一。

图像轮廓提取方法

图像轮廓提取方法
图像轮廓提取方法是图像处理中常用的技术，通常用于检测物体的边缘、形状、面积和位置等信息。

以下是一些常见的图像轮廓提取方法：
1. 基于边缘检测：图像边缘检测可以通过Sobel、Laplacian和Canny算子等方法完成，通常可以将检测到的边缘转换为轮廓。

2. 基于二值化：将图像转换为二值图像后，可以使用形态学操作、连通性检测等方法来提取轮廓。

在二值化过程中，可以根据图像灰度值的阈值对图像进行分割，以便更好地提取轮廓。

3. 基于区域分割：使用分割方法（如分水岭算法、阈值分割等）将图像分割为多个区域，然后通过区域之间的边界信息来提取轮廓。

4. 基于特征提取：利用图像纹理，形状，颜色等特征，从中提取物体的轮廓。

这种方法需要考虑各种特征的权重和分类器的训练，具有较高的计算复杂度。

5. 基于级联分类器：利用级联分类器检测物体的边缘，然后通过相关算法提取轮廓。

这种方法在人脸识别、物体检测等领域得到广泛应用。

基于Sobel算子边缘检测的仪表盘二值化阈值算法

基于Sobel算子边缘检测的仪表盘二值化阈值算法摘要：在工业生产中，仪表盘是一个重要的控制工具，在仪表盘上经常需要进行类似温度、压力、电流等参数的测量，而测量过程中需要将仪表盘上的指针位置转化为数字进行处理，因此需要进行仪表盘的二值化处理。

本文基于Sobel算子边缘检测提出了一种仪表盘二值化阈值算法，能够有效地将仪表盘上的指针位置进行提取。

关键词：Sobel算子，边缘检测，仪表盘，二值化阈值正文：仪表盘是一种常见的工业生产控制工具，通过读取仪表盘上的指针位置来进行温度、压力、电流等参数的测量。

因此仪表盘的二值化处理是仪表盘数字化的重要步骤。

仪表盘的二值化处理，其基本原理是将仪表盘图像中的背景和指针区分开来，使指针的位置可以被提取。

本文提出了一种基于Sobel算子边缘检测的仪表盘二值化阈值算法。

该算法使用Sobel算子对仪表盘进行边缘检测，然后将检测到的边缘进行二值化处理。

Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它对灰度图像的边缘有很好的响应，通过设置不同的阈值可以检测出不同程度的边缘信息。

该算法首先将仪表盘图像转换为灰度图像，然后使用Sobel算子进行边缘检测，然后根据不同的阈值将检测到的边缘信息二值化。

最后根据转化后的二值化图像来提取指针位置。

实验结果表明，该算法能够有效地提取仪表盘上的指针位置，使得测量结果更加准确，具有一定的适用性和优越性。

结论：本文提出了一种基于Sobel算子边缘检测的仪表盘二值化阈值算法，能够有效地将仪表盘上的指针位置进行提取。

该算法具有较高的实用价值和适用范围，能够为仪表盘数字化提供有力的支持。

本文介绍了基于Sobel算子边缘检测的仪表盘二值化阈值算法，该算法能够有效地将仪表盘图像中的指针位置提取出来。

该算法首先将原始的彩色仪表盘图像转换为灰度图像，在灰度图像上使用Sobel算子进行边缘检测，生成了一个边缘信息图像。

然后，我们使用Otsu自适应阈值算法将边缘信息图像进行阈值化，以获得最终的二值化图像。

机器视觉中的二值化与边缘检测技术研究

机器视觉中的二值化与边缘检测技术研究随着科技的不断进步，在机器视觉领域中的二值化和边缘检测技术已经成为了必不可少的技术手段。

本文将介绍机器视觉中的二值化和边缘检测技术的概念和原理，并阐述其在实际应用中的重要性。

一、二值化技术概述二值化是指将灰度图像的像素值转化为0或1的二维矩阵，用于分离目标对象和背景。

二值化技术是图像处理中最常用的基本处理方法之一，其实现原理是将图像中的灰度值映射到0和255两个灰度值之间，从而使得图像呈现出黑白分明的效果，便于后续的处理和分析。

在机器视觉领域，二值化技术可应用于图像的分割、识别、增强和去噪等方面。

例如，在OCR文字识别中，采用二值化技术将图片转化为黑白图像，可以大大提高识别准确率。

此外，在医学图像分析中，二值化技术可用于识别疾病病变区域，提高医学诊断的准确性。

二、边缘检测技术概述边缘检测是指在图像中寻找边缘的过程。

在图像中，边缘一般被定义为颜色、亮度等突变的地方，它是图像中最基本的特征之一。

边缘检测技术可应用于目标检测、视觉跟踪、图像分割、三维重建等领域。

常用的边缘检测算法包括Canny算子、Sobel算子和Laplacian 算子等。

Canny算子是一种常见的边缘检测算法，其将边缘检测问题转化为一个优化问题，并采用高斯滤波、非极大值抑制和双阈值等方法进行边缘检测。

三、二值化和边缘检测的应用案例1、物体识别在智能制造领域，二值化和边缘检测技术可应用于物体识别和分拣领域。

例如，对于自动化仓库中的物品识别，采用二值化和边缘检测技术可以准确识别出目标物体并进行分拣。

2、人脸检测在安防领域，人脸识别技术已经得到广泛应用。

在人脸检测的过程中，需要对人脸图像进行二值化和边缘检测操作，以获取人脸的轮廓并进行特征提取和分析。

3、医学诊断在医学诊断中，二值化和边缘检测技术可用于识别疾病病变区域。

例如，在肺癌病人的CT图像中，通过对图像进行二值化和边缘检测，可以准确识别出病变部位，为医生的诊断提供支持。

一种基于投影算子的二值图像处理算法

一种基于投影算子的二值图像处理算法姚志英;曹海青【摘要】二值图像的处理是图像内容分析领域的一个关键环节，处理效果严重影响图像分析的结果。

以历史文档为处理对象，提出了基于投影的二值图像处理算法，通过对投影数组的处理实现灰度图像二值化阈值的合理选取、文档外边框的自动检测和图像污点的自动检测。

实践证明该算法处理效果好，时间复杂度和空间复杂度低，是一种切实可行的好方法。

%The binary image processing is an important tache in the field of image content analysis, which will significantly affect the results of the image processing. In the paper, a new binary image processing algorithm based on projection operator is purposed to deal with the old documents. The rational threshold of binary image is gained through the design and application of projection operator to the gray level image. The border and stain of document can also be automatically detected by the design and application of projection operator to the binary image. It is proved that the binary image process algorithm based on projection operator is a practical and high-efficient method which can decrease time complexity and space complexity greatly.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】4页(P95-97,161)【关键词】投影算子;二值图像;边缘检测;污点检测【作者】姚志英;曹海青【作者单位】北京物资学院物流学院，北京 101149;北京理工大学自动化学院，北京 100081【正文语种】中文在图像内容分析、识别和聚类等预处理领域中,图像的二值化是一个至关重要的环节, 图像二值化的效果和质量, 决定了图像内容处理的效率和精确度;二值化图的污点去除、倾斜角度矫正和有效内容区域的判定等操作也严重影响图像内容的处理结果. 因此根据处理对象采用合理的二值化方法和二值图处理方法成为图像内容处理的关键技术. 图像二值化的关键是选取合适的阈值, 有关二值化阈值选取的方法主要有直方图方法与直方图变换法、最大类间方差法(Otsu法)、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、矩量保持法、最大熵方法、简单统计法与局部特性法、概率松弛法、模糊集方法等. 对于包含不同信息的图像,阈值选取所用的方法往往不同, 即使同一幅图像用不同的阈值选取方法进行二值化其效果也大不相同. 因此在图像二值化时, 要针对不同处理对象选取合适的阈值进行二值化处理.本文所处理的对象为历史文档资料的图像, 诸如单位办公文档、手写体资料、古迹图书等. 在充分分析了图像内容特征后设计了基于投影的二值化阈值选取算法; 对二值图像设计了基于像素投影的边缘检测算法自动检测图像边缘; 设计了基于像素投影的污点检测算法检测污点. 经实践证明基于投影的二值图像处理算法处理效果好, 空间复杂度和时间复杂度较低,具有一定的实用性.1 投影算子的设计与证明投影算子已被广泛应用于工程计算、图像处理和内容分析等领域, 理论上, 投影算子(投影变换)是从向量空间映射到自身的一种线性变换, 利用投影变换可将整个空间的信息映射到其子空间. 用数学语言描述投影算子可表述为: 当且仅当存在空间V 的一个子空间W, 使得投影P将所有的V中的元素映射到W中,而且在W上是恒等变换. 即如果 VW⊂则而且1.1 图像处理的投影算子设计根据上述投影算子理论, 本文设计了水平投影算子 H和垂直投影算子 V来实现对图像内容的处理分析: 算子 H实现图像内容垂直信息的统计, 即对图像内容按列进行像素颜色信息的求和; 算子V实现图像内容水平信息的统计, 即对图像内容按行进行像素颜色信息的求和. 应用投影算子设计的具体算法包括图像的二值化、二值化图像的边缘检测和污点处理等.1.2 算子H和算子V的证明例如对于一幅二值化图, 其大小尺寸为 KXG, 则可将图像内容看作K个G维列向量, 或者是G个K维行向量, 下面我们证明算子H和算子V是投影算子.假设图像内容所构成的空间为V, 空间V为KXG维空间, 经算子H作用所产生的结果空间为W, 从算子H内容可知, W是V的子空间. 设图像内容矩阵为M, 则M∈V,令HM=N,则N∈W,N中只有一行数据中有非零元素, 且非零元素为M中对应列像素信息内容的和,其余行的元素均为零,由算子H定义可知,HN=N,所以算子H为投影算子; 根据算子V的定义, 同理可证明算子V为投影算子.2 基于投影算子的图像处理的实现根据上文设计的投影算子对历史文档资料的图像进行处理和内容分析, 涉及具体的处理任务设计了不同的算法, 具体包括基于投影的局部灰度均值域值选取、基于像素投影的边缘检测、基于像素投影的污点检测.2.1 基于投影的局部灰度均值阈值选取首先对所处理4237X3378的24色真彩色图像(见图1)进行灰度化得到灰度图像(见图2); 在分析灰度图像内容特征的基础上将图像划分成不同子区域, 以图2为例, 分析其内容发现第一部分的左下角破损, 左边有边框且浓淡度较淡, 第二部分相比第一部分而言浓淡度较浓, 第三部分破损情况严重, 第四部分右上角破损右边有边框, 根据这种内容特征进行区域分隔的方法降低了局部信息对二值化阈值选取的影响; 接着对所划分的子区域分别进行灰度垂直投影, 根据灰度垂直投影自动分析出各子区域的灰度均值, 将灰度均值作为该区域二值化的阈值对图像进行二值化处理(见图3). 经实践证明采用本文设计的算法可以很好的抑制图像内容浓淡不均匀、局部破损和边框等对图像处理的影响, 通过比较图3和图4所采取的不同二值化方法, 可充分证明这一点.图1 原始图像图2 灰度图像图3 基于投影的局部阈值二值化图像图4 基于otsu算法的二值化图像2.2 基于像素投影的边缘检测法为了实现历史文档内容的自动分析, 必须检测出文档边缘的矩形框, 本文采用了基于像素投影的边缘检测法. 首先进行矩形框上下边缘的检测, 为了保证检测的效率, 对于上边缘的检测, 将图像内容的上四分之一进行像素垂直投影存储在垂直投影数组中, 由于图像边缘的像素是连续存在的, 图像边缘的投影值必然远大于其它非边缘区域的投影值, 因此垂直投影数组中, 像素投影值最大的元素对应的行即为图像的上边缘; 对于下边缘的检测, 将图像内容的下四分之一进行垂直投影, 检测方法和上边缘检测方法一样;对于左边缘的检测, 将图像内容的左四分之一进行像素水平投影存储于水平投影数组中, 通过数组内容的分析发现在文档矩形边框左边缘处发生畸变, 即该处的投影值远大于其它非边缘列的投影值, 进而确定出文档的矩形外边框; 对于右边缘的检测, 将图像内容的右四分之一进行像素水平投影, 边框右边缘的检测方法和左边缘的检测方法一样. 根据上述思路通过对投影数组的处理检测文档的外边框, 相比处理整个图像内容检测边框节约了算法存储空间, 降低算法空间复杂度和时间复杂度, 提高了算法的效率且检测精度很高. 表1为基于像素投影的边框边缘检测结果和实际位置的对比.表1 基于像素投影的边框边缘检测方法的检测结果边框上边沿(行) 下边沿(行) 左边沿(列) 右边沿(列)实际位置 465-480 3165-3180 385-400 3975-3990检测结果 466-480 3167-3181 388-400 3973-39882.3 基于像素投影的污点检测基于像素投影的污点检测就是通过对二值图的垂直投影数组(或水平投影数组)和图像内容进行分析判别出图像内容中的污点. 以分析垂直投影数组为例说明本方法的原理,首先将二值图像进行垂直投影, 所产生的投影数组为Vertical; 分析该数组中的元素,如果某元素值为非零,则该元素在数组中的位置序号i所对应的行可能有污点, 以可能有污点的行序号i为元素组成污点所在行的记录数组DirtyRow; 对可能出现污点行的图像内容进行细化分析,若该行中某列图像内容为非零, 则对应列可能有污点,如果两污点列信息相差为1,即将两污点连为线段, 每一条线段的起点(列)为污点矩形起点的横坐标,线段的终点(列)为污点矩形终点的横坐标, 将当前的行序数作为污点矩形起点和终点的纵坐标,譬如Vertical[100]=27!=0,则第图像内容的第27行可能有污点,分析第27行的图像内容数组Horizon,若Horizon[60]=5!=0, Horizon[61]=6!=0,Horizon[100]=20!=0,则图像内容中的第27行中第60列、61列和100列可能为污点, 因60列和61列信息相差1,故将这两个像素点用线段相连; 接着将当前行(譬如第27行)中线段的位置(列)和上一行(第26行)中污点分析得到的线段位置(列)进行比较, 当有重复时, 将污点矩形的起始点纵坐标更改为上一行的行序数; 这样通过对分析垂直投影和图像内容, 即可快速地检测出污点矩形的位置, 再结合程序中设定的污点面积大小, 即可精确地判别出污点位置. 当然也可以通过分析水平投影和图像内容的方法来进行污点检测, 其检测原理和上述相类似.本图例中, 设定的最小污点为12, 最大污点为24, 利用该方法对图3进行污点检测, 检测结果如图5所示, 整个检测过程用时892毫秒, 与基于连通域的污点判断相比,响应时间得到了大幅度的提高, 实践证明该检测方法检测精度高、效率高、实用性强.图5 基于像素投影的污点检测结果3 结语本文设计了基于投影的二值图像处理算法并应用于二值化阈值的选取、文档边框的自动辨识和图像污点的自动提取等方面, 取得了良好的使用效果, 该算法的时间复杂度和空间复杂度较低, 是一种较为实用的二值图像快速处理算法, 可推广应用于历史图纸的矢量化、栅格图像的矢量化等领域.参考文献【相关文献】1 Zhao YQ, Yu DM, Wang YQ. A method of automatic threshold selection in calibration plate image binarization.Modern Manufacturing Enginerring, 2011,4: 99-102.2 Li HL, Lan MH, Zhang SJ, Yang L. Random Clipping of Curves in Rectangular windows Based on the Projection Method. Journal of Yunnan University ofNationalities,2011,20:132-135.3 Liu ZL, Zhou H, Yu L, Min LS. Real-time Instrument Character Recognition System Based on Projective matrix Method. Instutment Technique and Sensor, 2008,8:98-101.4 Ma RN, Chen TP. Recurrent Neurul Network Model Based on Projcetive Operator and Application in Optimitalion Problem.Appllical Mathmetics and Mechanics, 2006,27:484-494.5 Wu JP, Yang ZX, Han D, Bai ZF, Su YT. 2D Barcode Image Binarization Based on Wavelet and Ostu Method. Computer Enginerring, 2010,36:190-192.6 Ostu N. A threshold selection method from gray-level Histograms. IEEE Trans. on System, Man and Cybemetics,1979, 6: 62-66.7 Zhou YJ, Wang X, Su X, Yao ZL, Yao CZ. Research on Gray Projcetion Algorithm for Image Stabilization. Ordnance Industry Automation, 2009,28:88-93.8 Zhou L. Application of projective operator in variance analysis models. Journal of china textile university, 1991,17:199-208.9 Li SW, Wang G. Otsu Binarization Application in License Plate Location. Journal of Shunde Polytechnic, 2011,9:2-5.。

基于背景估计和边缘检测的文档图像二值化

基于背景估计和边缘检测的文档图像二值化许海洋;马龙龙;吴健【摘要】为提高文档图像在对比度低、光照不均、大块噪声等复杂图像背景下二值化效果,提出一种背景估计与边缘检测相结合的图像二值化方法.该方法先利用Sauvola算法有效地估计图像的背景,并在此基础上,结合改进的Canny算法获取边缘变化信息,利用基于局部阈值的策略进行二值化.实验结果表明,该算法取得了较好的二值化效果,在开放的DIBC0 2011数据集上测试,其性能与Otsu、Niblack、Sauvola经典方法相比有大幅提高,其F值比ICDAR2011二值化竞赛中第一名的算法略有提高.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(031)008【总页数】5页(P196-200)【关键词】文档图像;二值化;背景估计;边缘检测;Canny;局部阈值法【作者】许海洋;马龙龙;吴健【作者单位】中国科学院软件研究所北京100190 ;中国科学院大学北京100190;中国科学院软件研究所北京100190;中国科学院软件研究所北京100190【正文语种】中文【中图分类】TP391.43文档图像分析技术广泛应用于模式识别、图像处理等重要领域，例如古籍数字化、手写识别、车牌识别等。

它包括图像的采集、二值化、分割和识别这四个过程。

图像二值化过程主要是把灰度的文档图片转换成二进制的图片，从而将字符与背景分离。

二值化算法的效果直接影响整个字符识别的性能，因此近年来很多学者对此进行了研究，提出了很多算法，但是，由于图像质量差、对比度低、有阴影、污点或者渐变的光照条件等复杂因素的存在，使得文档图像二值化仍是一个挑战。

二值化算法一般可以分为全局阈值法和局部阈值法。

全局阈值法是用单一的阈值将文档图像的像素点分成字符与背景两类，如Otsu[1]算法，利用图像的灰度直方图选择一个阈值T，使得两个类内的方差尽可能的小，类间的方差尽可能的大。

Otsu方法快速，但在低对比度和光照不均的条件下，效果不好，抗噪能力较差。

二值化处理与边缘检测

二值化处理与边缘检测问题：我在提取图像边缘的时候，首先对图像进行灰度变换，之后进行二值处理，最后进行边缘检测得到边缘图像。

但是在查阅资料的过程中我经常发现很多人忽略二值化的步骤，直接进行边缘检测；还有很多人在实现某些功能的时候先进行边缘检测之后再阈值分割，让我感到非常迷惑，这篇文章旨在探求二者的关系。

首先要知道图像二值化和边缘检测的目的。

图像二值化图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一、图像更简单。

阈值可以分为全局阈值和局部阈值，可以是单阈值也可以是多阈值。

图像二值化是设置单阈值，为了将图像中感兴趣的像素分离出来作为前景像素，不感兴趣的部分作为背景像素。

最简单的二值化操作是使用以下函数：（这是全局化的阈值）retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)src：表示的是图片源thresh：表示的是阈值（起始值）maxval：表示的是最大值type：表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法 cv2.THRESH_BINARY（黑白二值） cv2.THRESH_BINARY_INV（黑白二值反转） cv2.THRESH_TRUNC （得到的图像为多像素值） cv2.THRESH_TOZERO cv2.THRESH_TOZERO_INVtype上述的二值化处理是设置一个全局阈值，让所有像素值与该阈值比较，下面还可以通过自适应阈值实现图像的二值化处理。

自适应阈值不需要确定一个固定的阈值，根据其对应的自适应方法，通过图像的局部特征自适应的设定阈值，做出二值化处理。

自适应阈值是一种局部阈值，要在图像中确定一个区域，求出该区域内的像素平均值，再与阈值比较dst = cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C) adaptiveMethod - 指定计算阈值的方法。

基于边缘检测的二值化方法研究

参考文献
[ 1 ] 容观澳 1 数字图像处理 1 北京 :清华大学出版社 ,2000
计量技术 20031No 12
[ 2 ] Kennet h R1Castleman1 数字图像处理 1 北京 : 电子工业出版社 , 2002
[ 3 ] 何斌 ,马天予 ,王运坚 ,朱红莲 1Visual C + + 数字图像处理 1 北京 :人民邮电出版社 ,2001
常见的边缘检测算子有 : 11 中心差分算子
Δ2 xf ( i , j) = f ( i + 1 , j) - f ( i - 1 , j) Δ2 yf ( i , j) = f ( i , j + 1) - f ( i , j - 1) 21Robert s 算子 Δ+ f ( i , j) = f ( i + 1 , j + 1) - f ( i , j)
计量技术 20031No 12
剩下的问题就是对每一个区域进行自适应二值化。
综上所述 ,本文算法描述如下 : ∥输入 :灰度或彩色图像 f ∥输出 :二值图像 Step1 复制图像 f ,为 f Copy1 ,f Copy2 ,然后清空图像 f Step2 对 f Copy1 进行边缘提取 ,再进行二值化处理 Step3 用边界跟踪法对 f Copy1 进行边界跟踪 ,取得包含每个颗粒的区域 Step4 For 每一个区域 Do
31 双峰法该方法的阀值取为图像灰度直方图双峰间的谷底处。
三、本文算法的基本原理
首先对图像进行边缘提取。用边缘检测算子对图像进行边缘提取后 ,图像中的细节和轮廓就被完全勾画出来了。为了便于处理 ,需对图像进行二值化 ,在这里采用的是固定阀值法。在我们的系统中 , 图像是通过显微镜得到的 ,即把显微镜目镜 CCD 与计算机相连 , 用微软的编程接口 V FW ( Video For Window) 把图像截取下来。通过多次试验发现 ,阀值取在 28 左右时具有较好的效果。由于显微镜的光源是固定的 ,因此这个阀值具有通用性。

基于模板算子边缘检测的图像二值化算法

基于模板算子边缘检测的图像二值化算法
田敬波
【期刊名称】《信息技术与信息化》
【年(卷),期】2017(0)9
【摘要】图像二值化技术作为图像分割、特征提取与模式识别等领域的重点和难点,其关键在于阈值选取的精准度.在研究大津法和局部阈值法等经典算法的基础上,提出了一种基于模板算子的自适应二值化算法.首先对图像进行直方图均衡化使得图像细节清晰达到图像增强的目的,然后采用高斯滤波对图像平滑处理来消除随机相加噪声,最后采用模板算子的双阈值进行图像的二值化处理.实验表明,与经典算法相比,这种方法在满足效率和质量同时,对光照不均匀、对比度低、清晰度差的图像有较好的处理能力,能有效去除伪影和断裂现象,并且具有优良的鲁棒性.
【总页数】4页(P98-101)
【作者】田敬波
【作者单位】黑龙江哈尔滨市公安消防支队黑龙江哈尔滨 150001
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于二值化的数学形态学生物图像边缘检测算法 [J], 汪毅;郭显久;于晓静;尹祥贵
2.基于LoG算子边缘检测的图像二值化处理 [J], 田自君;刘艺
3.基于边缘检测的红外图像二值化算法 [J], 徐亚明
4.基于Sobel算子边缘检测的仪表盘二值化阈值算法 [J], 梁宏希;汪仁煌;李宁;李
逸乐;朱颖
5.基于C#的模板算子法数字图像边缘检测技术分析与实现 [J], 农坚
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图像二值化中阈值选取方法研究

目录摘要在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。

由此可见，视觉信息对人类非常重要。

同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。

图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。

论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。

课题重点实现了图像分割技术中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。

关键词：图像处理，二值化，Matlab，Otsu算法，Bernsen算法AbstractHuman beings obtain a lot of information, among which the visual information is about 60%, the sense of hearing about 20%, and others about 20%. Therefore, the visual information is very important for human beings. Moreover, the images are the primary way, by which a lot of information is obtained. Image binarization, as an important technology in image pre-processing, is widely-employed in pattern recognition, optical character recognition, medical imaging and so forth. In this paper, some notions and relative knowledge in digital image processing technology are introduced; then, the development of Matlab7.0 and its application in image processing briefly introduced; in addition, the method of grayscale image binarization and how to implement these algorithms based on Matlab7.0 are presented. This paper mainly implements the grayscale image binarization method in image segmentation technology, such as Otsu algorithm and Bernsen algorithm, and analyzes and compares the experimental results of the above algorithms.Keywords: Image processing, Binarization, Matlab, Otsu algorithm, Bernsen algorithm第一章绪论1.1 图像与数字图像图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。

基于边缘特征的二值化算法概要

基于边缘特征的二值化算法
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 2 基于边缘特征的二值化算法
• • 在数字图象处理中，阈值处理是非常有用的图象分割技术。边缘特征在文字识别、指纹识别等应用中是非常重要的特征，是识别成功与否的关键。因此，在这些应用中的二值化预处理过程中，我们希望能较好地保留原图的边缘特征，并不增加新的边缘特征。
该算法描述如下：
• ／／f为去噪后的输入图象，g为二值化后的图象 • 1 对f进行抽取边缘特征，得到边缘图象e； • 2 对e进行常规二值化处理，得到二值图b； • 3 用整体阈值法确定一个的整体阈值； • 4 确定f的每个象素对应的阈值； • 5 根据求出的阈值输出二值图象g。
• 由于原图中可能会因为干扰而含有噪声，所以在处理前要进行去噪，可采用均值滤波器或中值滤波器，或者选择更为复杂一些的如自适应滤波方法。 • 在第1步中可采用微分算子进行边缘提取,第 2步是对边缘特征图象进行常规二值化，以确定哪些象素点是边缘象素点。这时可采用平均灰度值或最大熵法等方法。
• 第4步是算法的关键，根据第2步的结果进行二值化阈值的自动选择，在边缘象素点进行局部阈值计算。算法具体实现如下： • 若是边缘象素点，则用相关的象素点的平均灰度值做为阈值，非边缘象素点的阈值置为整体阈值。第4步根据计算出的阈值对f 进行二值化处理，即可得到输出图象g
•
阈值选取是图象处理与分析问题的基础，如何才能正确地找到适当的阈值，而且能较好地保留原图的边缘特征，并不增加新的边缘特征。这是一个非常棘手的问题。这里介绍一种图象二值化算法。该算法着重于在图象二值化时保留图象的边缘特征。这种图象二值化算法是一种结合图象边缘特征来进行二值化的方法。
其基本思想是：首先，用微分算子检测图象的边缘；然后，在这些边缘象素点上进行二值化阈值的自动选择；最后，对于其它非边缘象素点则采取常规方法进行二值化处理。实验结果表明，这个基于边缘特征检测算子的算法能很好地保留原图的边缘特征，并能处理低质量的图象。