图像二值化算法研究与实现

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二值化

MATLAB代码1
function binariedImage=OSTU(scoreImage)
scoreImage=double(scoreImage);
[height,length]=size(scoreImage);
totalPixel=height*length;
% maxPixNumber=max(max(scoreImage));
end
delta=cpf.*bpf.*(meanForward-meanBack).^2;
[value,index]=max(delta);
%返回的是逻辑的图像
binariedImage=scoreImage>index;
MATLAB代码1 function binariedImage=OSTU(scoreImage) scoreImage=double(scoreImage); [height,length]=size(scoreImage); totalPixel=height*length; % maxPixNumber=max(max(scoreImage)); %这个地方为了以后计算方便就不这样计算了而是默认最大的为255 pixelCount=zeros(1,256);%统计各个像素值的个数% 0-256 for i=1:length for j=1:height number=scoreImage(j,i)+1; pixelCount(number)=pixelCount(number)+1; end end %概率pf=pixelCount/totalPixel; %前向累计概率密度函数cpf=zeros(1,256); cpf(1)=pf(1); for i=2:256 cpf(i)=cpf(i-1)+pf(i); end %后向累计概率密度函数bpf=zeros(1,256); bpf(256)=pf(256); for j=256:-1:2 bpf(j-1)=bpf(j)+pf(j-1); end %前向累计期望meanForward=zeros(1,256); meanForward(1)=1; for i=2:256 meanForward(i)=meanForward(i-1)*(cpf(i-1)/cpf(i))+(pf(i)/cpf(i))*i; end %后向累计期望meanBack=zeros(1,256); meanBack(max(max(scoreImage)))=max(max(scoreImage)); for i=max(max(scoreImage)):-1:2 meanBack(i-1)=meanBack(i)*(bpf(i)/bpf(i-1))+(pf(i-1)/bpf(i-1))*(i-1); end delta=cpf.*bpf.*(meanForward-meanBack).^2; [value,index]=max(delta); %返回的是逻辑的图像binariedImage=scoreImage>index;

基于MATLAB的医学图像二值化算法的实现

ｔｈｅｒｅａｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｓｕｃｈａｓｍｅｄｉｃｌａｉｍａｇｉｎｇ．ｘ— ｒａｙｉｍａｇｅｏｆａｌｕｎｇｉｌｌｎｅｓｓａｓａｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔ．ＭＡＴＬＡＢＧＵＩｉｎｔｅｒ－
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐａｔｔｅｎｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｏｐｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，
阈值是把目标和背景区分开的标尺，选取适当的阈值就是既要尽可能保存图像信息，又要尽可能减少背景和噪声的干扰，这
是选择阈值的原则。对于医学图像来说，它属于数字图像的一类特殊图像，因此，医学图像二值化的原理和数字图像二值化的原理是一样的。只是有更加特殊的意义，医学图像二值化的目的主要是通过运用适合图像的二值化算法找到一个合适的阈值，将一个具有多个灰度级的灰度图像变为只有０或２５５两个灰度级的二值图像，从背景中把所需要的目标提取出来，也就是说从图像中把可疑的病灶全部标记出来，这样可以节省医生大量的读片时间，使他们得以把注意力集中在可疑病灶上，从而为正确诊断奠定基础。

c语言二值化算法

c语言二值化算法C语言二值化算法引言：二值化是一种图像处理技术，将灰度图像转化为黑白图像，即将像素点的灰度值映射为0或255。

它在图像处理、计算机视觉、模式识别等领域有着广泛的应用。

本文将介绍C语言中常用的二值化算法及其实现原理。

一、二值化算法的原理二值化算法的核心思想是根据像素点的灰度值将其映射为黑或白两种颜色。

通常情况下，我们选择一个阈值，将灰度值大于阈值的像素点设为白色，小于等于阈值的像素点设为黑色。

这样就实现了图像的二值化。

二、全局阈值二值化算法全局阈值二值化算法是最简单、最常用的二值化算法之一。

其基本原理是通过计算图像的平均灰度值或者直方图，选择一个合适的阈值进行二值化。

具体步骤如下：1. 计算图像的平均灰度值或者直方图；2. 根据选择的阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；3. 将二值化后的图像输出。

三、自适应阈值二值化算法全局阈值二值化算法存在一个问题，即当图像的亮度不均匀时，选择一个固定的阈值就会导致一部分像素点被错误地分为黑色或白色。

为了解决这个问题，自适应阈值二值化算法被提出。

自适应阈值二值化算法的基本原理是根据图像的局部特征选择不同的阈值。

具体步骤如下：1. 将图像分割成若干个子区域；2. 对每个子区域计算一个局部阈值；3. 根据局部阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；4. 将二值化后的图像输出。

四、基于Otsu算法的二值化算法Otsu算法是一种自适应阈值二值化算法，其基本原理是通过最大类间方差来选择阈值。

具体步骤如下：1. 计算图像的灰度直方图；2. 遍历所有可能的阈值，计算每个阈值对应的类间方差；3. 选择使类间方差最大的阈值作为最终的二值化阈值；4. 根据阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；5. 将二值化后的图像输出。

五、C语言实现二值化算法的示例代码下面是一个使用C语言实现全局阈值二值化算法的示例代码：```c#include <stdio.h>void binaryzation(int threshold, int width, int height, unsigned char *input, unsigned char *output) {for (int i = 0; i < width * height; i++) {if (input[i] > threshold) {output[i] = 255;} else {output[i] = 0;}}}int main() {int threshold = 128; // 阈值int width = 640; // 图像宽度int height = 480; // 图像高度unsigned char input[width * height]; // 输入图像unsigned char output[width * height]; // 输出图像// 读取输入图像的灰度值// 调用二值化函数binaryzation(threshold, width, height, input, output);// 输出二值化后的图像return 0;}```六、总结本文介绍了C语言中常用的二值化算法及其实现原理。

图像二值化实验报告c(共18页)

图像二值化实验报告c篇一：数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告班级:通信103学号:20xx27201姓名:计富威指导教师:孙洁实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5．图像间如何转化。

二、实验内容及步骤1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为”第一个.tif”，存入一个数组中；>>I=imread('第一个.tif');2．利用whos命令提取该读入图像”第一个.tif”的基本信息； >>whos I3．利用imshow()函数来显示这幅图像；>>imshow(I);第一个.tif4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；>>imfinfo('第一个.tif');5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。

>>imwrite(I,'第一个.jpg','quality',50)6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。

>>imwrite(I,'第一个.bmp');7．用imread()读入图像：Lenna256.jpg 和camemaman.jpg； >>b=imread('lena256.bmp');>>c=imread('cameraman.tif');8．用imfinfo()获取图像Lenna256.jpg和camemaman.jpg 的大小； >>imfinfo('lena256.bmp');>>imfinfo('cameraman.tif');9．用figure,imshow()分别将Lenna256.jpg和camemaman.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。

灰度图像二值化算法研究

灰度值作为最佳阈值。但当图像有噪声或光照不均匀时，图像的灰同的系数，从而得到比较理想的效果。
度直方图往往没有明显的双峰或有多个峰，此时该方法受到极大的２．３与Ｏｔｓｕ类似的算法
限制，可采用局部阈值算法。局部阈值算法是将图像划分为若干子图像，结合当前考察的像素点和其邻域像素点的灰度值，确定考察
关键词：二值化；Ｏｔｓｕ算法；Ｂｅｒｓｅｎ算法
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ；Ｏｔｓｕａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｂｅｒｓｅｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ
中图分类号：ＴＰ３９１．４１
文献标识码：Ａ
文章编号：１００６—４３１１（２０１０）０５—０１４２—０２
１基本理论
概率６００＝∑Ｐ。，ｔｏ ∑Ｐ。＝１
ｉ＝０
ｌ＝ｔ＋１
ｔ
Ｍ一１
均值Ｉｘｏ＝∑ｉｐ＝∑ｉｐ
类间方差（ｔ）‘＝ｔＯ０ｔｏ１（一１）
（２）（３）（４）
值化的基本过程如下：①对原始图像作中低通滤波，进行图像的预最佳阈值Ｔ就是使类问方差最大的ｔ的取值，即Ｔ＝ａｒｇｍａｘｏ＂（ｔ）
Ｇ。和Ｇ类出现的概率及均值为
１．１阈值及二值化图像二值化是图像处理的基本技术，而选取合适的分割阈值可以说是图像二值化的重要步骤。对于灰度图像，选择合适的一个或几个灰度值ｔ（０≤ｔ≤２５５），将目标和背景分开，这个灰度值ｔ称为阈值。如果只选择一个阈值，就称为图像的二值化。二值化又称为灰度分划，凡是需要做文字识别或条纹辨认的图像，皆可利用此方式。二

二值化处理的原理及其应用

二值化处理的原理及其应用一、什么是二值化处理二值化处理，也称为二值图像处理，指的是将一副灰度图像转化为只包含两种颜色的图像。

通常情况下，这两种颜色是黑色和白色，也可以是其他两种自定义颜色。

二、二值化处理的原理二值化处理的原理基于图像的灰度分布。

在灰度图像中，每个像素点的灰度值都是介于0（黑色）和255（白色）之间的一个数值。

二值化处理通过设定一个阈值将灰度图像的像素点分为两个类别：低于阈值的像素点被设置为0（黑色），高于阈值的像素点被设置为255（白色）。

常用的二值化处理算法有全局阈值算法、局部阈值算法和自适应阈值算法。

1. 全局阈值算法全局阈值算法是最简单的二值化算法之一。

它假设整个图像的前景和背景的灰度值之间存在一个明显的分界点，通过选取合适的阈值将图像二值化。

常见的全局阈值算法有基于固定阈值的大津算法、基于最大熵的最大类间方差法等。

这些算法通过计算像素灰度值的全局分布，选择一个合适的阈值，以实现二值化处理。

2. 局部阈值算法局部阈值算法考虑到图像不同区域的灰度分布不一致性，采用不同的阈值对图像进行分割。

常用的局部阈值算法有均值阈值法、中值阈值法等。

这些算法通过计算像素周围邻域的平均灰度值或中值，以确定每个像素的二值化阈值。

这样可以更好地适应图像中不同区域的灰度特征，提高二值化效果。

3. 自适应阈值算法自适应阈值算法是对全局阈值算法和局部阈值算法的一种改进。

它根据每个像素的局部特征，自适应地选择阈值。

常见的自适应阈值算法有基于局部均值的局部二值化算法、基于局部方差的局部二值化算法等。

这些算法通过考虑像素周围邻域的灰度统计特征，提高了对不同区域的灰度分布的适应能力。

三、二值化处理的应用二值化处理在图像处理和计算机视觉领域被广泛应用。

以下是几个常见的应用场景：1.文字识别：二值化处理可以将图像中的文字区域与背景区域分开，使得文字更容易提取和识别。

2.边缘检测：二值化处理可以将图像中的边缘区域提取出来，用于图像的边缘检测和轮廓分析。

基于演化算法的图像二值化算法研究

第２９卷第１期
２１０２年１月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖ０．９Ｎｏ１１２．
Ｊｎ２２ａ．０１
基于演化算法的图像二值化算法研究冰
（．ｃｏｌｆＳｉｃ，ｉｎｘｎｖｒｔＳｉｃ＆Ｔｃｎｌｙ，ａｚｏｉｎｘ３１０，Ｃｉａ２ＳｈｏｏｎｏｍｔｎＳｕｈＣｉａＡ－１ＳｈｏｏｃｎｅＪｇｉｉｓｙｏｃｎｅｅｈｏｏＧｎｈｕＪｇｉ４００ｈｎ；．ｃｏｌｆＩｒａｉ，ｏｔｈｎｇｅａＵｅｉｆｅｇａｆｏｒｕｕａｎｅｉ，ｕｎｚｏ１６２，ｈｎ；．ｎｔｕＡｔｍｔｎｈｎｓＡａｅｙｏＳｉｃ，Ｂｉｎ０１０ｈｎ）ｉｈｒｌｉｒｔＧａｇｈｕ５０４Ｃｉａ３Ｉｓｔｔｏｕｏａｉ，Ｃｉｅｅｃｄｍｃｎｅｅｉｇ１０９，ＣｉａｃＵｖｓｙｉｅｆｏｆｅｓｊ
ｔｓｐｐｒｕｓｄｅｏｕｉｎｒｌｏｉｈｉａｅｅｖｌｔｏａｙａｇｒｔ，ｂｃｕｅｉｈｄｓｍｅａａｔｇｓｓｒｅｒｉｅ，ｈｉｈｉｇｉｃｒｔｈｍｅａｓｔａｏｄｖｎａｅ－ｈｏｔｓａｃｈｔｍｇｍａｅｓｎｅｙ，ｓａｃｉｇｉｉｅｒｈｎｎ
Ａｂｔａｔｎｏｄｒｔｖｒｏｏｈｒｏｎｓｏａｉｏａｉａｉｔｎｍｅｈｄ－ｌｎｅｒｈｔ，ｌｗｉｇｄｌｙ，ｓｒｃ：Ｉｒｅｏｏｅｃｍｅｓｍｅｓｏｔｍｉｇｆｒｄｔｎｌｂｎｒａｉｔｏｓｏｇｓａｃｉｃｔｉｚｏｍｅｏｍａｅｆｅｉｉｔ

数字图像处理中的二值化技术研究

数字图像处理中的二值化技术研究数字图像处理是指对数字化的图像进行各种算法处理，以改善图像质量、实现目标应用和进行图像分析等。

其中，二值化技术是数字图像处理中应用最为广泛的技术之一。

本文将从二值化的基本原理、常见算法、优化技术以及应用等方面进行综述。

一、二值化的基本原理二值化是将一幅灰度图像转换成只有两种颜色的图像，常见的是黑白二值图像。

它的目的是将灰度范围较大的图像转换为仅包含两种灰度值的图像，以便进行图像分析和处理。

二值化的基本原理就是根据一定的阈值将像素点的灰度值分为两类，一类是大于等于阈值的像素点，另一类是小于阈值的像素点。

然后将这两类像素点分别用黑色和白色进行表示，从而得到一幅二值图像。

二、常见的二值化算法1.全局阈值法全局阈值法也称为固定阈值法，是最简单、最基本的二值化算法之一。

它的原理是将整幅图像的灰度直方图进行分析，将图像中所有像素的灰度值设置为一个固定的阈值，一般取灰度直方图的平均值或中值。

然后对于灰度值大于等于该值的像素点置为白色，灰度值小于该值的像素点置为黑色。

但这种算法容易受到光照不均匀、噪声较多等因素的影响，产生误判。

2.手动阈值法手动阈值法是根据观察或经验设置阈值，也称为交互式的阈值法。

它适用于像素灰度值分布不均匀，且图像背景和目标差异大的情况。

3.自适应阈值法自适应阈值法是根据图像在局部区域内的灰度值特征进行划分，常见的有局部均值法和Otsu法。

局部均值法是将像素点周围一定大小的区域内的灰度值作为阈值，并将该像素点二值化。

这种算法可以对灰度分布不均匀、光照不均匀等情况适用。

Otsu法是利用图像中目标与背景之间灰度值分布的偏差，自适应地确定一个能够最大程度区分两个类别的阈值。

4.基于形态学的阈值法形态学阈值法基于二值图像形态学操作的方法，能够有效去除噪声和骨骼化等图像处理，并能够保留目标的边界。

它的核心思想是基于图像特征对阈值进行判断，通常是先对图像进行形态学膨胀操作，然后求出局部的最大值，作为阈值进行二值化操作。

文档图像的二值化算法综述

ＳｍｍａｙｏｎｒｚｔｏｇｒｔｍｓｆｒＤｏｕｅｍａｅｕｒｆＢｉａｉａｉｎＡｌｏｉｈｏｃｍｎｔＩｇｓ
ＵｉＱａｎ
（ｎｉｅｒｇＣｎｅｆｉｔｕｉＶｄｏＣｍｍｎａｉｎｅｓｙｏｈｎ，ｅｉｇ１０２）ＥｇｎｅｎｅｔｒｇＭＡｄｏ＆ｉｅ，ｏｕｉｔｎＵｉｒｔｆｉａＢｉｎ００４ｉｏＤｉｃｏｖｉＣｊ
第１，４期５卷第中国传媒大学学报自然科学版２００８年１２月ＪＵＮＬＯＯＯＲＡＦＣＭＭＵＩＡⅡ０ＮＶＲＩＹＯＨＩＡ（ＣＥＣＮＥＨＯＯＹ）ＮＣＮＵＩＥＳＴＦＣＮＳＩＮＥＡＤＴＣＮＬＧ
Ａｂｓｒｃ：ｅｂｎｒｚｔｏｓｔｅｏｌｍｎＯＣＲ．Ｉｈｓｐｐｒ，ｔｅｅｉｔｔｏｒｎａｙｅｔａｔＴｈｉａｉａｉｎｉｈｅｋｙｐｒｂｅｉｎｔｉａｅｈｘｓｉｍｅｈｄｓａｅａｌｚｄ，ｎｇｉｃｕｄｎｘｃｅｒｙｖｕｔｏｎｌｉｇｅｐｅｔｄｇａａｅｍｅｈｄ，ｏｓｔｏｌｔｕｍｅｈｄ，ｒｃｓｖｐｉｌｍｅｈｄａｄｄｉｉｉｎｂａｅｔｅｕｒｉｅｏｔｍａｔｏｎｖｓｏｓｄｍｅｈ－ｏ．Ａｏｒｈｎｉｅｃｍｐｒｓｏａｅｎｔｘｒｍｅｔｓｃｒｉｄｏｏｓｏｔｉｄａａｅｎｄｃｍｐｅｅｓｖｏａｉｎｂｓｄｏｈｅｅｐｅｉｉｎｓｉａｒｅｕｔｔｈｗｈｅｒａｖｎｔｇｓａｄｄａａｋｒｗｂｃｓ，ｔｅｄｖｌｐｎｒｎｄｓａｓｉｃｓｄｂｒｅｙｈｅｅｏｉｇｔｅｓｉｏｄｓｕｓｅｉｆ．ｌｌＫｅｒｓ：ｙｗｏｄＯＣＲ；ｂｎｒｚｔｏｉａｉａｉｎ

基于二值化图像的车牌识别算法研究

基于二值化图像的车牌识别算法研究车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其在交通管理、智能交通系统、安全监控等方面具有广泛的应用前景。

而基于二值化图像的车牌识别算法是车牌识别中的重要环节之一。

本文将对基于二值化图像的车牌识别算法进行研究，探讨其原理与实现方法。

首先，我们需要了解二值化图像的概念。

二值化是将图像从灰度或彩色图像转化为只包含两个像素值的图像的过程。

在车牌识别中，二值化可以将车牌区域与背景分离，便于后续的字符识别。

在实现二值化的过程中，常用的方法包括全局阈值法、自适应阈值法和基于颜色的二值化方法等。

全局阈值法是指通过设定一个阈值，将图像中所有像素值大于该阈值的像素置为白色，而将像素值小于阈值的像素置为黑色。

这种方法简单快速，但对于亮度变化较大的图像，其效果可能不理想。

为了克服全局阈值法的不足，自适应阈值法被提出。

自适应阈值法将图像分割为若干个小块，在每个小块内计算局部阈值，并将每个像素与其所在小块的局部阈值进行比较，从而实现二值化。

这种方法在处理亮度变化较大的图像时效果更好，但计算量较大。

基于颜色的二值化方法则是利用车牌的颜色特征进行二值化。

车牌通常具有固定的颜色，因此可以通过颜色阈值将车牌区域与背景区分开来。

这种方法对于不同颜色的车牌具有较好的适应性，但对于一些黑白车牌则可能不适用。

在得到二值化图像后，接下来是对图像进行车牌区域的定位。

车牌定位是车牌识别中的一个重要环节，其目的是将图像中的车牌区域准确地找出来。

常见的车牌定位方法包括颜色定位法、形状定位法和基于特征的定位法等。

其中，颜色定位法是通过颜色特征将车牌区域与背景区分开来。

这种方法需要先对图像进行颜色空间转换，然后根据车牌的颜色分布规律来进行车牌定位。

形状定位法则是通过车牌的形状特征来进行定位，例如通过匹配车牌边缘的形状信息来确定车牌区域。

基于特征的定位法则是通过分析车牌的特征，例如车牌字符的位置、字符间距等信息来进行定位。

图像二值化_最大熵_信息论

if (h>h_max) {
//update max entropy
h_max = h;
//update best threshold
threshold = i;
}
}
return threshold;
}
说明：以上只是项目算法JAVA代码实现代码中比较核心的部分，完整的可运行程序请查看附件中的JAVA代码包。
//high range entropy
double hh = 0;
if (ch>0) {
for (int j = i+1; j < 256; j++) {
if (nh[j]>0) {
hh = hh - (nh[j]/ch)*Math.log(nh[j]/ch);
}
}
}
double h = hl+hh;
信息论的其中一个应用领域是数字图像处理。数字图像处理中的一个很重要的研究方向是图像的二值分割。图像的二值分割在计算机图像处理技术中的应用非常广泛，可以应用于目标识别、图像分析、文本增强、字符识别、牌照识别等各种应用领域，因此对其进行深入研究具有很重要的实际意义。图像的二值分割就是把一幅图像分成目标和背景两大类，传统的二值分割方法主要是根据目标和背景的灰度分布差异选取适当的阈值进行分割，因此如何来选取阈值是图像分割的关键问题。本文结合信息论中的基本知识，通过运用信息论中的方法，就图像领域的二值分割问题，来一瞥信息论的惊鸿之美。
//cumulative distribution
double[] cd = cumulative(nh);
for (int i = 0; i < 256; i++) {

数字图像处理中的二值化算法研究

数字图像处理中的二值化算法研究数字图像处理是一种将数字信号进行转换和处理的技术，其中二值化算法是数字图像处理中最基本的算法之一。

在数字图像处理中，二值化是将一张彩色或灰度图像转换成只包含黑白两种颜色的图像。

这篇文章将讨论数字图像处理中的二值化算法研究，重点探讨二值化算法的基本原理、常见的二值化算法以及它们的优缺点。

一、二值化算法的基本原理二值化算法是将一张彩色或灰度图像转换为只包含黑色和白色的图像。

这仅仅是将像素值分为两类，其中一个像素集合表示白色，另一个表示黑色。

二值化的原理是将灰度图像中亮度值相近的像素映射为同一种颜色，以达到压缩图像数据并提高图像处理速度的目的。

二、常见的二值化算法1、全局阈值法全局阈值法是通过计算整个图像的灰度平均值来确定二值化的阈值。

该算法简单易用，但它假定图像的背景和目标的亮度值之间存在一个确定的边界，这在实际应用中并不总是正确的。

2、自适应阈值法自适应阈值法是针对全局阈值法的不足，通过对每个像素周围的像素值的统计分布进行分析，自适应地确定像素的阈值。

该算法对于图像的光照变化和背景模糊有很好的鲁棒性。

3、Otsu算法Otsu算法是一种自适应的阈值算法，通过最小化类内方差和类间方差的和来确定阈值。

这个算法假设图像存在不同的颜色区域，旨在找到阈值，以最大化识别两个区域的差异。

三、二值化算法的优缺点1、全局阈值法的优点是简单易用，运算速度快，因此非常适合处理简单的图像。

但是，它不能很好地处理灰度变化较大的图像和背景复杂的图像。

2、自适应阈值法比全局阈值法更适用于处理复杂的图像，由于每个像素的阈值是基于周围像素的，具有更好的图像复杂性，然而，该算法对于图像的光照变化较大的情况也有一定的局限。

3、Otsu算法能够通过最小化类内方差和类间方差的和来确定阈值。

该算法对于事先未知的图像类型以及图像颜色区域的不均衡分布具有适应性和鲁棒性，是一种广泛应用于图像二值化中的方法。

四、二值化算法的应用二值化算法在字符识别、边缘检测等领域中有着广泛的应用。

niblack二值化分割算法详解

niblack二值化分割算法详解Niblack二值化分割算法是一种常用的图像处理算法，用于将灰度图像转化为二值图像。

该算法基于局部阈值的概念，通过计算每个像素点周围区域的灰度均值和标准差，来确定该像素点的阈值，从而实现图像的分割。

Niblack算法的核心思想是将图像分为多个小的局部区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。

根据这些统计值，可以得到每个像素点的阈值。

具体的计算公式如下：T(x, y) = μ(x, y) + k * σ(x, y)其中，T(x, y)表示像素点(x, y)的阈值，μ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度均值，σ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度标准差，k是一个可调节的参数，用于控制阈值的灵敏度。

在实际应用中，通常将图像分为多个大小相等的小区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。

根据计算得到的阈值，将图像中的像素点进行二值化处理，即将灰度值大于阈值的像素点设为白色，灰度值小于等于阈值的像素点设为黑色。

Niblack算法的优点是简单易懂，计算速度快，适用于各种类型的图像。

然而，由于该算法是基于局部阈值的计算，对于光照不均匀或者噪声较多的图像，可能会产生较大的误差。

因此，在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数值，或者结合其他图像处理算法进行优化。

除了Niblack算法，还有一些其他常用的二值化分割算法，如Sauvola算法、Otsu算法等。

这些算法在具体实现上有所不同，但基本思想都是通过计算像素点周围区域的统计值来确定阈值，从而实现图像的分割。

总之，Niblack二值化分割算法是一种简单有效的图像处理算法，可以将灰度图像转化为二值图像。

通过计算每个像素点周围区域的灰度均值和标准差，来确定该像素点的阈值，从而实现图像的分割。

在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数值，或者结合其他图像处理算法进行优化，以达到更好的分割效果。

sauvola二值化算法研究

sauvola⼆值化算法研究⼆值化算法研究sauvola是⼀种考虑局部均值亮度的图像⼆值化⽅法, 以局部均值为基准在根据标准差做些微调.算法实现上⼀般⽤积分图⽅法来实现.这个⽅法能很好的解决全局阈值⽅法的短板—关照不均图像⼆值化不好的问题.先贴代码//************************************// 函数名称: sauvola// 函数说明: 局部均值⼆值化// 参数:// const unsigned char * grayImage [in] 输⼊图像数据// const unsigned char * biImage [out] 输出图像数据// const int w [in] 输⼊输出图像数据宽// const int h [in] 输⼊输出图像数据⾼// const int k [in]// const int windowSize [in] 处理区域宽⾼// 返回值: void//************************************void sauvola(const unsigned char* grayImage,const unsigned char* biImage,const int w,const int h,const int k,const int windowSize){int whalf = windowSize >>1;int i, j;int IMAGE_WIDTH = w;int IMAGE_HEIGHT = h;// create the integral imageunsigned long* integralImg =(unsigned long*)malloc(IMAGE_WIDTH*IMAGE_HEIGHT*sizeof(unsigned long*));unsigned long* integralImgSqrt =(unsigned long*)malloc(IMAGE_WIDTH*IMAGE_HEIGHT*sizeof(unsigned long*));int sum =0;int sqrtsum =0;int index;//收集数据 integralImg像素和积分图 integralImgSqrt像素平⽅和积分图for(i =0; i < IMAGE_HEIGHT; i++){// reset this column sumsum =0;sqrtsum =0;for(j =0; j < IMAGE_WIDTH; j++){index = i*IMAGE_WIDTH + j;sum += grayImage[index];sqrtsum += grayImage[index]* grayImage[index];if(i ==0){integralImg[index]= sum;integralImgSqrt[index]= sqrtsum;}else{integralImgSqrt[index]= integralImgSqrt[(i -1)*IMAGE_WIDTH + j]+ sqrtsum;integralImg[index]= integralImg[(i -1)*IMAGE_WIDTH + j]+ sum;}}}//Calculate the mean and standard deviation using the integral imageint xmin, ymin, xmax, ymax;double mean, std, threshold;double diagsum, idiagsum, diff, sqdiagsum, sqidiagsum, sqdiff, area;for(i =0; i < IMAGE_WIDTH; i++){for(j =0; j < IMAGE_HEIGHT; j++){xmin = max(0, i - whalf);ymin = max(0, j - whalf);xmax = min(IMAGE_WIDTH -1, i + whalf);ymax = min(IMAGE_HEIGHT -1, j + whalf);area =(xmax - xmin +1)*(ymax - ymin +1);if(area <=0){biImage[i * IMAGE_WIDTH + j]=255;continue;}if(xmin ==0&& ymin ==0){diff = integralImg[ymax * IMAGE_WIDTH + xmax];sqdiff = integralImgSqrt[ymax * IMAGE_WIDTH + xmax];}else if(xmin >0&& ymin ==0){diff = integralImg[ymax * IMAGE_WIDTH + xmax]- integralImg[ymax * IMAGE_WIDTH + xmin -1];sqdiff = integralImgSqrt[ymax * IMAGE_WIDTH + xmax]- integralImgSqrt[ymax * IMAGE_WIDTH + xmin -1];}else if(xmin ==0&& ymin >0){diff = integralImg[ymax * IMAGE_WIDTH + xmax]- integralImg[(ymin -1)* IMAGE_WIDTH + xmax];sqdiff = integralImgSqrt[ymax * IMAGE_WIDTH + xmax]- integralImgSqrt[(ymin -1)* IMAGE_WIDTH + xmax];;}else{diagsum = integralImg[ymax * IMAGE_WIDTH + xmax]+ integralImg[(ymin -1)* IMAGE_WIDTH + xmin -1];idiagsum = integralImg[(ymin -1)* IMAGE_WIDTH + xmax]+ integralImg[ymax * IMAGE_WIDTH + xmin -1];diff = diagsum - idiagsum;sqdiagsum = integralImgSqrt[ymax * IMAGE_WIDTH + xmax]+ integralImgSqrt[(ymin -1)* IMAGE_WIDTH + xmin -1];sqidiagsum = integralImgSqrt[(ymin -1)* IMAGE_WIDTH + xmax]+ integralImgSqrt[ymax * IMAGE_WIDTH + xmin -1];sqdiff = sqdiagsum - sqidiagsum;}}mean = diff / area;=((sqdiff - diff*diff / area)/(area -1));threshold = mean*(1+ k*((std /128)-1));if(grayImage[j*IMAGE_WIDTH + i]< threshold)biImage[j*IMAGE_WIDTH + i]=0;elsebiImage[j*IMAGE_WIDTH + i]=255;}}free(integralImg);free(integralImgSqrt);}代码要注意下⾯⼏点:1 计算区域像素和,⼏乎使⽤积分图技术是必然的选择.2 标准差的表⽰⽅法: std = sqrt((sqdiff - diff*diff / area)/(area -1)) 终于感到⾼等代数没有⽩学,可以看百度百科关于⽅差的说明3 判定⽅程 threshold = mean*(1 + k*((std / 128) - 1)). ⾸先均值是基础, 如果标准差⼤写,阈值就会⼤些,标准差⼩些,阈值就会⼩些.这个⽅法对⼀些不是光照不均的图⽚有时候效果不好,现在还在找较好的⽅法,初步打算先⽤全局均值做⼆值化,如何效果不好再⽤局部均值的⽅法. ----为什么我的博客没⼈看啊……………………………………。

指纹图像二值化算法的研究

１指纹图像二值化算法分析
指纹图像二值化方法主要有两种：灰度阈值分割法和邻域分析
法。目，动指纹识别系统中应用的灰度阈值分割二值化算法根据前自阈值选取方式的不同可以分为全局固定阈值法和局部自适应动态阈值法。
１１全局固定阈值法．全局固定阈值法一般根据整幅指纹图像前景区的灰度直方图分布选择一个合适的判断阈值．幅指纹图像进行二值化处理。该算对整
２ｌ年０１
第２期３
ＳＩＮＥＥＨＯＯＹＩＦＲＡＩＮＣＥＣ＆ＴＣＮＬＧＯＭＴＯＮ
Ｏ本刊重稿０
科技信息
指纹图像二值化算法的研究
祁亚萍（山东科技大学信息学院山东
青岛
２６１）６５０
．
【摘要】本文对现有的指纹图像二值化算法进行研究，重点对以动态阈值法为基础的改进二值化算法以及邻域分析法进行分析ｍａａ７环境下对几种常用算法做仿真，ｔｂ．ｌ０比较了对同一指纹图像的处理结果及算法的运算复杂度。【关键词】指纹图像；二值化；适应动态阈值；分析法自邻域
一
后求取使局部信息熵最大的灰度值作为判决阈值进行二值化处理。该算法对噪声具有鲁棒性，能够有效实现对指纹图像的二值化，高了提细节特征提取结果的准确率，但灰度阈值的计算复杂度较大。１邻域分析法．３邻域分析法充分利用指纹图像纹线的连续性和脊线谷线相间隔的特点。若指纹图像的某一点在脊线上．则与该点相邻的切线方向上的像素点也应位于脊线上．而该点纹线方向的垂直方向上的点应位于谷线上。因此，于脊线上的点来说，对沿纹线方向的灰度均值较小．沿纹线方向的垂直方向上灰度均值较大文献［基于指纹图像的这一特点给出一种基于方向信息的指纹６］图像自适应二值化算法。具体算法为：对于前景区域每一像素点ｇ，（ｘｙ，以其为中心分别计算纹线方向上的ｉ个邻域点的加权灰度均值１Ｔ１Ｃ（ｙｈ，和纹线垂直方向上ｎ个点的加权灰度均值Ｇ（ｙ；Ｇ（ｙｘ）１ｖ，若ｈ。＜ｘ）ｘ）Ｇ（ｙ，ｖ ’ 则该点在脊线上，ｘ）否则，点在谷线上。该二值化算法有效利该用了指纹图像的方向信息．能够有效抵抗噪声影响．一定程度上去在除噪声、毛刺、断裂等现象。使得二值化图像沿纹线方向保持较好的一致性。文献『中算法具体的实现时考虑误差因素，６１在求灰度和时，每对点都设置了权值．采用加权平均的方法降低误差纹线方向上七点权值模板为Ｈ＝，３，２１ｗ【２，３，；纹线方向的垂直方向上七点权值模板２，４，２为Ｖ＝［１，１，。ｗ１，１，１，１，１】文献『对图像中的每一像素Ｐ以其为中心设置一个Ｗｘ的窗７１，Ｗ口，并在该窗口内沿８个量化方向计算出灰度均值Ｓｉｌ２ …，）中ｉ＝，，８，（心像素Ｐ不参与计算设８个灰度均值中的最大值和最小值为Ｓａｍｘ和Ｓｉ．ｍｎ计算ｆ＋．ｓ — Ｓａ一Ｓｉ／作为点像素二值化判决阈值ｓ．＋８２ｍｘ２ｍｎ４１．）Ｔ。当ＰＴ时，＜认为是脊线点，否则认为是谷线点。该算法由于是对每点都要进行阈值计算。故二值化的运算效率低。

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。

基于网络并行的图像二值化算法研究

以ＰＭＶ、Ｘ— ｎｏ／ｏｆＷｉｗＭｔ图形界面开发工具为支撑平台，针对灰度图像（ｄｉ每个像素值为从０２５的整到５
数）进行计算机模拟，在由４台计算机（为Ｋ／６，３ＭＲＭ）构成的１局域网的网络并行环境下均６２６２ＡＯＭ
和动态负载平衡策略来设计图像的二值化算法，进行算法分析、算法优化，最后在由４台计算机构成的局域网
的网络并行环境下进行测试，效果非常好。
关键词：图像二值化；负载平衡；网络并行中图分类号：Ｔ３３１Ｐ９．文献标识码：Ａ文章编号：１００７０９— ４９一（０２０ — ０３— ４２１）１０３０
ＯｎｒｌｌＮｅｗｏｋ－ａｅｍａｅＢｉａｉａｉｎＡｌｏｉｈＰａａｌｔｒｂｓｄＩｇｎｒｚｔｏｇｒｔｍｅ
ＨＡＮＫ．Ｃａ — ｏｅＡｌＸｉｏｂ
（．Ｃｍｕｒｎｄｒｅａｔｎ，ｕｎｎＣｌｇｆｕｉｓＭｎｍｅｔＫｎｉｇ６０９，ｈｎ；１ｏｐｔｄＭｅｉＡｔＤｐｒｅａａｓｍｅｔＹｎａｏｅｅｏｓｅｓａ￣ｅｎ，ｕｍｎ５０ＣｉｌＢｎ１ａ
Ａｂｓｒｃ：Ｔｉｔｄｎｇｓｔｐｐｙｎｗｍａｅｂｎｒｚｔｎａｇｒｔｍｎｐｒｌｅｅｗｏｋｅｖｒｎｎｔａｔｈｓｓｕｙｍａａｅｏａｌｅｉｇｉａｉａｉｌｏｈｉａａｌｌｎｔｒｎｉｏｍｅｔｏｉａｏｌｗｉｇｓｅｓ：ｅｐａｎｗｈｔｂｉｒｚｔｏｌｏｔｍｓ；ｄｓｇｍａｅｂｉｒｚｔｏｌｏｉｈｂａｎｇｓｆｌｏｎｔｐｘｌｉａｎａｉａｉｎａｇｒｈｉｉｅｉｎｉｇｎａｉａｉｎａｇｒｔｍｙｔｋｉｓａｉｏｄｂｌｎｅａｄｄｎｍｉｏｄｂａａｅｓｒｔｇｅ；ａａｙｅａｄｏｔｍｉｅｉａｎｌｙｔｓｔｗｉｔｔｃｌａａａｃｎｙａｃｌａｌｎｃｔａｅｉｓｎｌｚｎｐｉｚｔｎｄｆａｌｅｔｉｉｔｈｆｕｏｕｅｓｃｎｅｔｄｉｏａｒａｎｔｒｏｒｃｍｐｔｒｏｎｃｅｎｌｃａｅｅｗｏｋ．Ｔｈｅｕｔｓｏｈｔｔｅａｇｒｔｍｎｓｒｓｉｓｓａｉｉｌｅｒｓｌｈｗｓｔａｈｌｏｈｅｕｅｔｔｂｌｙ，ｉｔｈｓｆｉｉｎｃｎｄｈｉｈｑ￣ｉｙ．ｉｈｅｆｃｅｙａｓｕｔＫｅｒｙｗｏｄｓ：ｂｎｒｚｔｏｌｏｉｉａｉａｉｎａｇｒｔ；ｌａａａｃｈｍｏｄｂｌｎｅ；ｐｒｌｅｅｗｏｋａａｌｌｎｔｒ

图像处理中二值化算法的应用场景

图像处理中二值化算法的应用场景图像处理是当今社会中一个广泛应用的领域，在工业生产、医学研究、安防监控等多个领域中得到了广泛的应用。

而其中，二值化算法是图像处理中的一项重要功能。

二值化算法可以将一幅彩色或灰度图像转换为黑白图像，将图像中的各个颜色值只保留黑色和白色两种颜色。

本文将对图像处理中二值化算法的应用场景进行探讨。

一、OCR识别OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指使用数字化手段将文本内容转换为可编辑文本的技术，是非常重要的一种应用。

而这种技术主要是通过图像处理技术来实现文字区域检测和字符分割的。

很多OCR软件中的二值化算法，可以有效地将文本区域和背景分离开来，达到了提高OCR识别率的目的。

二、印刷品质量检测印刷品质量检测是保证印刷品质量的重要手段，而黑白图像处理是印刷品质量检测中必不可少的一环。

二值化算法可以将印刷品上的文字、图像和背景分离开来，使得印刷品缺陷的检测和评价更加精准。

三、数字化档案管理数字化档案管理是指将各种纸质文档进行数字化转化，以减少存储空间，方便查询和共享。

而图像处理中的二值化算法可以将彩色或灰度的纸质文档转换为黑白图像，然后采用OCR等技术将其中的文字进行提取，从而达到数字化的目的。

四、安防监控领域在安防监控中，二值化算法常常被用来进行人脸或车辆的特征提取，从而实现身份识别或车辆识别。

而且，二值化算法可以很好地去除监控画面中的噪声，使得识别更加精确。

五、医学图像处理医学图像处理在现代医学领域中应用广泛，而其中一个重要的应用就是医学影像的二值化处理。

通过对医学影像的二值化处理，医生可以更加精细地观察医学影像中的重要结构。

六、文化遗产保护在文化遗产保护方面，图像处理可以通过二值化技术将照片、书籍及手稿的原始文本转换成数字字符，用来重建文化遗产资料的数字化。

以上就是图像处理中二值化算法的几个常见应用场景，随着技术的不断发展，二值化算法应用的领域也将不断扩张。

线粒体电镜图像二值化增强算法研究

第２３卷第２期
２１０２年４月
中原工学院学报
Ｊ０ＵＲＮＡＬ０ＦＺＨ０ＮＧＹＵＡＮＵＮＩＶＥＲＳＴＹＣＨＮ０Ｌ０ＧＹＩ０ＦＴＥ
Ｖｏ＿３Ｎｏ２ｌ２．
Ａｐｒ２０１．，２
文章编号：６１６０（Ｏ２０ —０３ — ０１７ — ９６２ｌ）２０６５
原始线粒体图像存在大量噪声、粒体间隙存在其他线
细胞结构成分、图像的质量达不到后期自动识别分析
求．为此，特设计了一种图像增强算法，原始电镜图对
像进行充分去噪、平滑，并将图像初步识别为线粒体区
提高，电镜在医学超微结构研究领域的应用也越来越
分为基于空域的方法和基于变换域的方法［．于４基］空域的增强方法常用的有灰度映射、方图变换、直空域
多，种细胞线粒体微细结构的研究方兴未艾．各大量的
图按一定规则平滑叠加，到既平滑又去噪锐化的效果，设计一种均值模板进一步平滑去噪，后对图像进行裁边，得再最并按设计的规则进行二值化判别输出．验结果表明，增强算法能去除图像中的噪声和其他非线粒体成分，提高电镜实该可图像中线粒体边缘检测的识别准确率．关键词：二值化；图像增强；法；算线粒体

基于c#图像灰度化、灰度反转、二值化的实现方法详解

基于c#图像灰度化、灰度反转、⼆值化的实现⽅法详解本篇⽂章是对c#图像灰度化、灰度反转、⼆值化的实现⽅法进⾏了详细的分析介绍，需要的朋友参考下图像灰度化：将彩⾊图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。

彩⾊图像中的每个像素的颜⾊有R、G、B三个分量决定，⽽每个分量有255中值可取，这样⼀个像素点可以有1600 多万（255*255*255）的颜⾊的变化范围。

⽽灰度图像是R、G、B三个分量相同的⼀种特殊的彩⾊图像，其⼀个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种⼀般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少⼀些。

灰度图像的描述与彩⾊图像⼀样仍然反映了整幅图像的整体和局部的⾊度和亮度等级的分布和特征。

图像的灰度化处理可⽤两种⽅法来实现。

第⼀种⽅法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。

第⼆种⽅法是根据YUV的颜⾊空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜⾊空间的变化关系可建⽴亮度Y与R、G、B三个颜⾊分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。

///<summary>///图像灰度化///</summary>///<param name="bmp"></param>///<returns></returns>public static Bitmap ToGray(Bitmap bmp){for (int i = 0; i < bmp.Width; i++){for (int j = 0; j < bmp.Height; j++){//获取该点的像素的RGB的颜⾊Color color = bmp.GetPixel(i, j);//利⽤公式计算灰度值int gray = (int)(color.R * 0.3 + color.G * 0.59 + color.B * 0.11);Color newColor = Color.FromArgb(gray, gray, gray);bmp.SetPixel(i, j, newColor);}}return bmp;}灰度反转：把每个像素点的R、G、B三个分量的值0的设为255，255的设为0。