二值图像处理的基本编程方法

资 源 简 介

二值图像处理的基本编程方法

详 情 说 明

二值图像处理是数字图像处理中的一个基础且重要的环节，主要用于简化图像数据、突出目标特征。以下是实现几种常见二值图像处理功能的基本编程思路。

### 灰度转黑白 将灰度图像转换为黑白二值图像的核心在于选择合适的阈值。常见的阈值选择方法包括全局阈值法（如大津法）或局部自适应阈值法。具体步骤如下： 遍历图像的每个像素，比较其灰度值与阈值的大小。 若灰度值大于阈值，则设为白色（255）；否则设为黑色（0）。 优化阈值选择可通过分析图像的灰度直方图，确保目标与背景分离。

### 腐蚀 腐蚀操作用于消除图像中的细小噪声或分离粘连的目标。其基本思想是利用结构元素（如3×3的矩形核）在图像上滑动： 若结构元素完全覆盖的区域均为前景（白色），则中心像素保留为前景；否则置为背景（黑色）。 腐蚀会缩小前景区域，适合去除孤立噪点或细化物体边缘。

### 膨胀 膨胀是腐蚀的逆操作，用于填补空洞或连接断裂部分： 若结构元素覆盖的区域中至少有一个前景像素，则中心像素置为前景。 膨胀会扩大前景区域，常用于修复断裂的文字或填充目标内部的空隙。

### 表格图像的倾斜校正 倾斜校正是表格识别中的关键步骤，主要分为以下阶段： 二值化处理：先将灰度表格图像转换为黑白图像，便于直线检测。 直线提取：使用霍夫变换检测图像中的直线，找到最长的直线（通常为表格边框）。 计算旋转角：根据检测到的直线斜率确定倾斜角度。 图像旋转：以图像中心为原点，通过仿射变换旋转图像至水平状态。

通过以上方法，可以实现表格图像的自动矫正，提高后续处理的准确性。

这些操作构成了二值图像处理的基础流程，适用于文档分析、OCR预处理等场景。实际应用中需结合具体需求调整参数（如阈值、结构元素形状等）以优化效果。