改进的二值化算法

资 源 简 介

改进的二值化算法

详 情 说 明

图像二值化是计算机视觉中一项基础而重要的预处理技术，它将灰度图像转换为仅包含黑白两色的二值图像。传统二值化方法如全局阈值法（OTSU）往往难以应对复杂光照条件下的图像处理需求。

这里介绍的改进型二值化算法采用自适应策略，其核心创新在于动态计算适合当前图像特征的阈值。算法首先分析输入图像的灰度分布特征，可能考虑的因素包括：直方图分布特性、局部对比度、像素邻域关系等。与传统固定阈值法不同，该方法能够自动调整分割标准。

在MATLAB实现中，算法通过矩阵运算高效计算特征参数，利用统计分析方法确定最佳分割阈值。这种实现方式既保持了数学严谨性，又充分发挥了MATLAB在矩阵运算方面的性能优势。实验证明，该算法对光照不均、低对比度等复杂场景具有更好的适应性。

实际应用时，该算法可有效处理文档扫描、工业检测等场景中的图像分割问题。其自适应特性使其不需要针对不同场景反复调整参数，显著提高了算法的实用价值。对于学习者而言，理解这种基于图像特征的自适应阈值计算方法，有助于掌握更高级的图像分割技术。