车牌识别中的图像定位及分割方法
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网络财富・ 理论探讨
Intemet fortune・Theory Studies
车牌识别中的图像定位及分割方法
山美娟
（西安欧亚学院，陕西 西安 710065）
【摘要】本文主要对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位和字符分割三个方面进行比较深入的研究。实验结果表明，车牌图像经过二值化和滤波等预处理，采用基 于数学形态学的多种方法相结合的定位百度文库割技术能够提高系统的整体性能。 【关键词】图像处理；数学形态学；车牌定位；字符分割
【关键词】人体；着装状态；婚纱基本型；女装基本型
随着生活水平的提高，人们追逐时尚 的脚步也越来越快，新人对结婚礼服亦有 更高的期待和要求，大多新人在选购了传统 婚礼服后，还会采购一款西式婚纱。通过婚 礼服需求问卷调查：49.5%的人愿意购买， 38.2%的人租用，12.3%的人自己制作。因 此，婚纱市场需求量越来越大，婚纱的成 衣率在逐步上升，婚纱的生产与销售成为众 多企业追逐的热点。而纸样的好坏直接影响 婚纱成衣的品质，有着举足轻重的作用。
参考文献 [1]张洪刚,陈光,郭军.图像处理与识别[M].北京:北京邮电 大学出版社,2006,9. [2]杨淑莹.VC++图像处理程序设计[M].北京:清华大学 出版社,2005(2). [3]夏培荣,石中锁,董平.汽车牌照自定识别系统[J].微计 算机信息,2003,9(3):35-36. [4]杨述斌,张阳.复杂车辆图像中的车牌快速形态定位算 法[J].计算机技术与发展,2008,6. [5]崔屹.数学形态学方法及应用[M].北京:科学出版社,2005,3. [6]郑霞.车牌照识别关键技术研究[D].硕士学位论文,西 安西北大学,2004.
随着人们物质生活的日益丰富，以及 社会文化的不断发展，婚纱礼服已成为都 市人服饰中必不可少的一部分，婚纱礼服 生活化已成为发展趋势。中国的服装产业 迅速发展壮大，也加大了对这类服装人才 的需求，特别是一线设计人才。希望以上 见解能为服装设计专业学生及婚纱礼服设 计人员提供学习与探讨的平台。
参考文献 [1]吴丽华.礼服的设计与立体造型[M].中国轻工业出版社. [2](日)文化服装学院编.郝瑞闽编译.《文化服装讲座》 (新版)童装礼服篇[M].中国轻工业出版社. [3]刘瑞璞.女装纸样设计原理与技巧[M].中国纺织出版社.
179 2010年6月 网络财富
婚纱业在欧美等服装业发达的国家发 展得很成熟，婚纱纸样大都采用立体裁剪 的方法获取。而我国婚纱企业起步较晚， 国内还有许多人对婚纱的认识不够，近几 年才发展迅速，已有我国自己的婚纱品牌。 虽婚纱制版受欧美的纸样影响较大，但针 对我国婚纱企业现状，婚纱纸样大多采用 平面和立体相结合的方法来兼顾质量与效 率。即采用平面的方法，制作出样衣，再 根据试穿的效果进行相应的修改，这种方 法既经济使用，效率又高，同时又兼顾科 学性和时效性。为了提高工作效率，平面 法大多采用婚纱的基本型来完成。
某由于道路的坡度、车牌的悬挂和摄 像机与车牌之间倾斜角度的影响，使得拍 摄到的车牌图像产生了倾斜。为了正确的分 割和识别字符，通常都要进行倾斜校正。
3.车牌分割 字符分割是车牌自动识别系统中较为 关键的一个部分，分割的好坏直接影响到 以后的识别率。本文在研究车牌字符主要 特点的基础上，采用了基于阈值分割和垂 投影相结合的字符分割方法。先对定位出 的车牌区域进行阈值分割，得到二值化图 像，再对其进行垂直投影，结合先验知识 进行字符分割。 根据车牌区域的特征，由于左边第一 个字符为汉字字符，汉字字符结构较复杂， 一个汉字字符的中间可能有间隙，这给分
网络财富 2010年6月 178
理论探讨 ・网络财富
Theory Studies・Intemet fortune
割带来一定的干扰，因此从右向左对车牌 进行扫描。具体算法如下。
(1) 定义变量j代表车牌中的七个字 符，j=0，1，…，6，L（j）和R（j）分别 为第p个字符的左右边界，f（i）表示第i列 的垂直投影后像素值为1的点的个数。
婚纱基本型与女装基本型的比较
吴凌云
（江西服装职业技术学院，江西 南昌 330201）
【摘要】任何一种事物都有其潜在的运做规律，虽然不同的设计师对于不同的基本纸样，会有不同的制作方 法。但这只是由设计师的设计风格，习惯的不同和对基本纸样理解的角度不同而引起的，他们最终目的是相同 的，都是为了获得基本型，获得服装纸样。无论是哪一种基本型，都有它存在的合理性与发展空间，但是由于 人体的复杂性，以及款式的多样性，使得每一种基本型又有其针对性，如婚纱基本型只适应制作婚纱或紧身合 体的服装，不适合一般的外衣。
2、婚纱大多为抹胸式、坦肩式、居 多，袖大多为合体袖。因此，袖窿处无需留 过多松量，可在外衣基本型的基础上上抬1cm 左右，肩省在婚纱中已失去了它的作用。可 按肩宽直接去除肩省量，并减小胸宽，背宽 量。（如图一）
3、为了更符合胸部造型，为了使胸 口、袖窿更合体，在前袖窿处合并转移 0.7cm左右的量，从而前腰省变大，一般为 9.5～11.5cm，我国人体从9.5～10.5cm而外 衣基本型前腰省大多为6.5cm。（如图二）
(2) 设定阈值T，如果f（i）＞T，那 么认为第i列为可能的字符区域或比较大的 干扰；如果f（i）介于0和T之间，那么认为 第i列为一些小的干扰噪声；如果f（i）非 常接近0，则认为是字符之间的间隔区域。
(3) 设定字符投影宽度的阈值为m，右 边框的位置阈值为n，i初始值为宽度减1，p 等于6。
(4) 对图像的f（i）从右向左进行检测， 直到遇到f（i）＞T为止，则令R=i。
(7) 返回步骤（5）继续执行，直到 i=0为止，即找到所有的字符。
实验表明，该方法实现简单，分割效 果较好，具有较强的实用性。
4.小结 车牌识别系统是一个涉及数字图像处 理和模式识别等多个领域的综合系统。本 文详细介绍了车牌图像提取及字符图像分 割的方法。数学形态学处理方法对车牌图 像区域可以准确定位，利用垂直投影分割 字符效果良好，对后续车牌字符的识别起 到了重要的作用。本方法在实践中取得了 良好的结果。基于上述算法的车牌识别系 统对采集到的一百多幅车牌图像进行定位 和分割，正确率达到了94.8%。少数车牌 定位失误是由于车牌上下区域存在的噪声 没有清除干净，影响了上下边界的精确定 位。另外，车牌本身严重倾斜、污染和字 符粘连等因素造成了字符分割失误，克服 这些不利因素是进一步提高系统整体性能 的关键。
(5) 继续向左检测，直到f（i）＜T， 同时统计扫描过的列数colum，同时用L记 录最后一个f（i）＞T的位置i。
(6) 如果colum＜m，同时L＞n，那么 认为是干扰信息，转到下一步继续执行； 否则认为是字符，那么L和R分别为当前字 符的左右边界，同时p自减1。继续执行下 一步，以确定下一个字符的位置。
域范围内，若在则认为该连通域为车牌区 域；如其值不在该邻域范围内，不标记， 对下一连通域进行扫描，直至扫描完所有 保留的连通域。在被标记连通域的边界中 找出行向量最大、最小值以及列向量的最 大、小值，这样确定出长方形的四个端点， 并按其坐标进行切割，从而可将车牌从原 图像中分割出来。
图3 形态学处理效果图
127.5以上，则对f（x，y）的黑白进行翻 转，若不到127.5，则f（x，y）不变。二值 图像的黑白点噪声滤波效果如图2所示。
（a）原图
（b）二值图像的黑白点噪声 滤波
图2
2.车牌定位 在车牌识别系统中，汽车牌照区域的 确定是影响系统性能的重要因素之一，牌 照的定位准确与否直接影响到字符分割和 字符识别的准确率。车牌定位的主要工作 是从摄入的汽车图像中找到车牌所在的位 置，并把车牌从该区域中准确地分割出来， 供后续的单个字符分割使用。但是由于车 牌图像摄于背景复杂且光照不均匀的自然 场景，因而会出现颜色失真或低对比度的 图像，这给车辆牌照的定位带来了很大的 困难。在本文的研究中，根据车牌的二值 图像在垂直方向的投影特性提出了基于数 学形态学的车牌定位算法，该算法具有快 速、简洁实用和与背景相关性小的特点。 为实现对车牌的快速定位，首先将原 始灰度车牌图像进行二值化处理产生二值 图像，再运用形态学运算将图像分割为一 个个小区域，根据车牌特性去掉较小的区 域，并对保留的连通域进行标记，之后根 据车牌长宽比一定的特点，对标记的区域 进行检测，从而定位车牌所在区域并将其 分割，得到定位好的车牌图像。 用数学形态学定位的具体算法为：首 先对得到的二值图像进行一次腐蚀运算， 消除一些独立的亮点，再进行两次膨胀运 算，为了把车牌区域连通，最后还需进行 一次开运算，平滑一下车牌区域，可以发 现车牌在图像中形成了一个块状区域。其 数学形态学处理效果如图3所示。 我国车牌的长宽比约为4.5:1。但考 虑到连通域并非规则矩形，加之长度与宽 度的统计要难于面积和周长的统计，对已 经标记过的连通域逐次进行扫描，分别计 算出其周长值和面积值，判断其是否在邻
（a）原图 （b）二值化图像 图1
（2）图像滤波 车牌图像在拍摄过程中，经常会受到 外部环境的干扰，存在一定程度的噪声。 噪声恶化了图像质量，使图像模糊，特征 淹没，给分析带来困难。为了减少原始图 像中的噪声，可以对图像进行滤波处理。 除了常见的中值滤波和均值滤波消除噪声 的方法外，对于二值图像噪声的消除采用 黑白点噪声滤波效果也不错。此方法的原 理是，当图像f（x，y）周围的8个像素 的平均值为a时，若|f（x，y）-a|的值在
随着社会经济的不断发展和人们生活 水平的日益提高，整个社会对交通运输的 需求不断增大，智能交通系统的应用势在 必行。车牌自动识别系统作为智能交通系 统中的一个分支，在大型停车场的管理系 统、公共安全、交通管理及有关军事部门 有着特别重要的实际运用价值，正日益受 到人们的重视。而车牌识别的关键就是车 牌图像定位和字符分割。
婚纱的基本型也是由外衣基本纸样变 化而来，目前国际上较为通用的外衣基本 纸样有：美式女装基本纸样，英式女装基 本纸样和日本的文化式原型，我国大多采 用日本文化原型修正而来的标准女装基本 纸样。我院针对市场需求开设了婚纱制版 课程，使用的婚纱基本型也大多是外衣基 本纸样变化而来的。婚纱基本型和女装基 本型它们之间又有何联系与区别？应用时 两者之间又如何调整呢？这也是许多学生搞 不清楚的地方，下面对此问题进行分析：
1、婚纱上身大多为紧身合体的服装， 且装饰性较强，强调胸腰造型。上身要起 到支撑形体的作用，而女装基本型纸样多 用于制作外衣，属半紧身状态的服装，我 们用半紧身式的女装基本纸样来套取婚纱
上身纸样，关键是要将胸围线及其附近的 放松量全部去除，使婚纱上身完全合体， 应采用人体测量的净尺寸而不留放松量来 制作婚纱基本型。（如图一）
1.图像预处理 （1）图像二值化 在车牌识别系统中，由于光照的变化、 车辆自身的运动、图像采集设备本身的因 素等，都会引起车牌图像的退化，干扰了 车牌的信息提取。所以为了改善退化了的 车牌图像质量，必须对图像进行预处理。 预处理的作用是突出图像中的有用信息。 图像预处理通常采用的方法是图像增强， 将图像中感兴趣的特征有选择地突出，而 衰减其不需要的特征。 对获取的车牌图像进行二值化处理后， 字符前景和车牌背景就由黑白两种颜色分 开，有利于后续车牌区域的定位。选择不 同的阈值会得到不同的分离结果。 由灰度级直方图确定全局阈值的方法 简单易行，效果明显（见图1）。
Intemet fortune・Theory Studies
车牌识别中的图像定位及分割方法
山美娟
（西安欧亚学院，陕西 西安 710065）
【摘要】本文主要对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位和字符分割三个方面进行比较深入的研究。实验结果表明，车牌图像经过二值化和滤波等预处理，采用基 于数学形态学的多种方法相结合的定位百度文库割技术能够提高系统的整体性能。 【关键词】图像处理；数学形态学；车牌定位；字符分割
【关键词】人体；着装状态；婚纱基本型；女装基本型
随着生活水平的提高，人们追逐时尚 的脚步也越来越快，新人对结婚礼服亦有 更高的期待和要求，大多新人在选购了传统 婚礼服后，还会采购一款西式婚纱。通过婚 礼服需求问卷调查：49.5%的人愿意购买， 38.2%的人租用，12.3%的人自己制作。因 此，婚纱市场需求量越来越大，婚纱的成 衣率在逐步上升，婚纱的生产与销售成为众 多企业追逐的热点。而纸样的好坏直接影响 婚纱成衣的品质，有着举足轻重的作用。
参考文献 [1]张洪刚,陈光,郭军.图像处理与识别[M].北京:北京邮电 大学出版社,2006,9. [2]杨淑莹.VC++图像处理程序设计[M].北京:清华大学 出版社,2005(2). [3]夏培荣,石中锁,董平.汽车牌照自定识别系统[J].微计 算机信息,2003,9(3):35-36. [4]杨述斌,张阳.复杂车辆图像中的车牌快速形态定位算 法[J].计算机技术与发展,2008,6. [5]崔屹.数学形态学方法及应用[M].北京:科学出版社,2005,3. [6]郑霞.车牌照识别关键技术研究[D].硕士学位论文,西 安西北大学,2004.
随着人们物质生活的日益丰富，以及 社会文化的不断发展，婚纱礼服已成为都 市人服饰中必不可少的一部分，婚纱礼服 生活化已成为发展趋势。中国的服装产业 迅速发展壮大，也加大了对这类服装人才 的需求，特别是一线设计人才。希望以上 见解能为服装设计专业学生及婚纱礼服设 计人员提供学习与探讨的平台。
参考文献 [1]吴丽华.礼服的设计与立体造型[M].中国轻工业出版社. [2](日)文化服装学院编.郝瑞闽编译.《文化服装讲座》 (新版)童装礼服篇[M].中国轻工业出版社. [3]刘瑞璞.女装纸样设计原理与技巧[M].中国纺织出版社.
179 2010年6月 网络财富
婚纱业在欧美等服装业发达的国家发 展得很成熟，婚纱纸样大都采用立体裁剪 的方法获取。而我国婚纱企业起步较晚， 国内还有许多人对婚纱的认识不够，近几 年才发展迅速，已有我国自己的婚纱品牌。 虽婚纱制版受欧美的纸样影响较大，但针 对我国婚纱企业现状，婚纱纸样大多采用 平面和立体相结合的方法来兼顾质量与效 率。即采用平面的方法，制作出样衣，再 根据试穿的效果进行相应的修改，这种方 法既经济使用，效率又高，同时又兼顾科 学性和时效性。为了提高工作效率，平面 法大多采用婚纱的基本型来完成。
某由于道路的坡度、车牌的悬挂和摄 像机与车牌之间倾斜角度的影响，使得拍 摄到的车牌图像产生了倾斜。为了正确的分 割和识别字符，通常都要进行倾斜校正。
3.车牌分割 字符分割是车牌自动识别系统中较为 关键的一个部分，分割的好坏直接影响到 以后的识别率。本文在研究车牌字符主要 特点的基础上，采用了基于阈值分割和垂 投影相结合的字符分割方法。先对定位出 的车牌区域进行阈值分割，得到二值化图 像，再对其进行垂直投影，结合先验知识 进行字符分割。 根据车牌区域的特征，由于左边第一 个字符为汉字字符，汉字字符结构较复杂， 一个汉字字符的中间可能有间隙，这给分
网络财富 2010年6月 178
理论探讨 ・网络财富
Theory Studies・Intemet fortune
割带来一定的干扰，因此从右向左对车牌 进行扫描。具体算法如下。
(1) 定义变量j代表车牌中的七个字 符，j=0，1，…，6，L（j）和R（j）分别 为第p个字符的左右边界，f（i）表示第i列 的垂直投影后像素值为1的点的个数。
婚纱基本型与女装基本型的比较
吴凌云
（江西服装职业技术学院，江西 南昌 330201）
【摘要】任何一种事物都有其潜在的运做规律，虽然不同的设计师对于不同的基本纸样，会有不同的制作方 法。但这只是由设计师的设计风格，习惯的不同和对基本纸样理解的角度不同而引起的，他们最终目的是相同 的，都是为了获得基本型，获得服装纸样。无论是哪一种基本型，都有它存在的合理性与发展空间，但是由于 人体的复杂性，以及款式的多样性，使得每一种基本型又有其针对性，如婚纱基本型只适应制作婚纱或紧身合 体的服装，不适合一般的外衣。
2、婚纱大多为抹胸式、坦肩式、居 多，袖大多为合体袖。因此，袖窿处无需留 过多松量，可在外衣基本型的基础上上抬1cm 左右，肩省在婚纱中已失去了它的作用。可 按肩宽直接去除肩省量，并减小胸宽，背宽 量。（如图一）
3、为了更符合胸部造型，为了使胸 口、袖窿更合体，在前袖窿处合并转移 0.7cm左右的量，从而前腰省变大，一般为 9.5～11.5cm，我国人体从9.5～10.5cm而外 衣基本型前腰省大多为6.5cm。（如图二）
(2) 设定阈值T，如果f（i）＞T，那 么认为第i列为可能的字符区域或比较大的 干扰；如果f（i）介于0和T之间，那么认为 第i列为一些小的干扰噪声；如果f（i）非 常接近0，则认为是字符之间的间隔区域。
(3) 设定字符投影宽度的阈值为m，右 边框的位置阈值为n，i初始值为宽度减1，p 等于6。
(4) 对图像的f（i）从右向左进行检测， 直到遇到f（i）＞T为止，则令R=i。
(7) 返回步骤（5）继续执行，直到 i=0为止，即找到所有的字符。
实验表明，该方法实现简单，分割效 果较好，具有较强的实用性。
4.小结 车牌识别系统是一个涉及数字图像处 理和模式识别等多个领域的综合系统。本 文详细介绍了车牌图像提取及字符图像分 割的方法。数学形态学处理方法对车牌图 像区域可以准确定位，利用垂直投影分割 字符效果良好，对后续车牌字符的识别起 到了重要的作用。本方法在实践中取得了 良好的结果。基于上述算法的车牌识别系 统对采集到的一百多幅车牌图像进行定位 和分割，正确率达到了94.8%。少数车牌 定位失误是由于车牌上下区域存在的噪声 没有清除干净，影响了上下边界的精确定 位。另外，车牌本身严重倾斜、污染和字 符粘连等因素造成了字符分割失误，克服 这些不利因素是进一步提高系统整体性能 的关键。
(5) 继续向左检测，直到f（i）＜T， 同时统计扫描过的列数colum，同时用L记 录最后一个f（i）＞T的位置i。
(6) 如果colum＜m，同时L＞n，那么 认为是干扰信息，转到下一步继续执行； 否则认为是字符，那么L和R分别为当前字 符的左右边界，同时p自减1。继续执行下 一步，以确定下一个字符的位置。
域范围内，若在则认为该连通域为车牌区 域；如其值不在该邻域范围内，不标记， 对下一连通域进行扫描，直至扫描完所有 保留的连通域。在被标记连通域的边界中 找出行向量最大、最小值以及列向量的最 大、小值，这样确定出长方形的四个端点， 并按其坐标进行切割，从而可将车牌从原 图像中分割出来。
图3 形态学处理效果图
127.5以上，则对f（x，y）的黑白进行翻 转，若不到127.5，则f（x，y）不变。二值 图像的黑白点噪声滤波效果如图2所示。
（a）原图
（b）二值图像的黑白点噪声 滤波
图2
2.车牌定位 在车牌识别系统中，汽车牌照区域的 确定是影响系统性能的重要因素之一，牌 照的定位准确与否直接影响到字符分割和 字符识别的准确率。车牌定位的主要工作 是从摄入的汽车图像中找到车牌所在的位 置，并把车牌从该区域中准确地分割出来， 供后续的单个字符分割使用。但是由于车 牌图像摄于背景复杂且光照不均匀的自然 场景，因而会出现颜色失真或低对比度的 图像，这给车辆牌照的定位带来了很大的 困难。在本文的研究中，根据车牌的二值 图像在垂直方向的投影特性提出了基于数 学形态学的车牌定位算法，该算法具有快 速、简洁实用和与背景相关性小的特点。 为实现对车牌的快速定位，首先将原 始灰度车牌图像进行二值化处理产生二值 图像，再运用形态学运算将图像分割为一 个个小区域，根据车牌特性去掉较小的区 域，并对保留的连通域进行标记，之后根 据车牌长宽比一定的特点，对标记的区域 进行检测，从而定位车牌所在区域并将其 分割，得到定位好的车牌图像。 用数学形态学定位的具体算法为：首 先对得到的二值图像进行一次腐蚀运算， 消除一些独立的亮点，再进行两次膨胀运 算，为了把车牌区域连通，最后还需进行 一次开运算，平滑一下车牌区域，可以发 现车牌在图像中形成了一个块状区域。其 数学形态学处理效果如图3所示。 我国车牌的长宽比约为4.5:1。但考 虑到连通域并非规则矩形，加之长度与宽 度的统计要难于面积和周长的统计，对已 经标记过的连通域逐次进行扫描，分别计 算出其周长值和面积值，判断其是否在邻
（a）原图 （b）二值化图像 图1
（2）图像滤波 车牌图像在拍摄过程中，经常会受到 外部环境的干扰，存在一定程度的噪声。 噪声恶化了图像质量，使图像模糊，特征 淹没，给分析带来困难。为了减少原始图 像中的噪声，可以对图像进行滤波处理。 除了常见的中值滤波和均值滤波消除噪声 的方法外，对于二值图像噪声的消除采用 黑白点噪声滤波效果也不错。此方法的原 理是，当图像f（x，y）周围的8个像素 的平均值为a时，若|f（x，y）-a|的值在
随着社会经济的不断发展和人们生活 水平的日益提高，整个社会对交通运输的 需求不断增大，智能交通系统的应用势在 必行。车牌自动识别系统作为智能交通系 统中的一个分支，在大型停车场的管理系 统、公共安全、交通管理及有关军事部门 有着特别重要的实际运用价值，正日益受 到人们的重视。而车牌识别的关键就是车 牌图像定位和字符分割。
婚纱的基本型也是由外衣基本纸样变 化而来，目前国际上较为通用的外衣基本 纸样有：美式女装基本纸样，英式女装基 本纸样和日本的文化式原型，我国大多采 用日本文化原型修正而来的标准女装基本 纸样。我院针对市场需求开设了婚纱制版 课程，使用的婚纱基本型也大多是外衣基 本纸样变化而来的。婚纱基本型和女装基 本型它们之间又有何联系与区别？应用时 两者之间又如何调整呢？这也是许多学生搞 不清楚的地方，下面对此问题进行分析：
1、婚纱上身大多为紧身合体的服装， 且装饰性较强，强调胸腰造型。上身要起 到支撑形体的作用，而女装基本型纸样多 用于制作外衣，属半紧身状态的服装，我 们用半紧身式的女装基本纸样来套取婚纱
上身纸样，关键是要将胸围线及其附近的 放松量全部去除，使婚纱上身完全合体， 应采用人体测量的净尺寸而不留放松量来 制作婚纱基本型。（如图一）
1.图像预处理 （1）图像二值化 在车牌识别系统中，由于光照的变化、 车辆自身的运动、图像采集设备本身的因 素等，都会引起车牌图像的退化，干扰了 车牌的信息提取。所以为了改善退化了的 车牌图像质量，必须对图像进行预处理。 预处理的作用是突出图像中的有用信息。 图像预处理通常采用的方法是图像增强， 将图像中感兴趣的特征有选择地突出，而 衰减其不需要的特征。 对获取的车牌图像进行二值化处理后， 字符前景和车牌背景就由黑白两种颜色分 开，有利于后续车牌区域的定位。选择不 同的阈值会得到不同的分离结果。 由灰度级直方图确定全局阈值的方法 简单易行，效果明显（见图1）。