二值化matlab源代码

资 源 简 介

二值化matlab源代码

详 情 说 明

本文将介绍基于Sauvola算法的图像二值化实现思路，该方法适用于处理光照不均的文档图像。Sauvola算法通过动态阈值调整解决传统二值化的局限性，其核心是计算像素邻域的局部均值与标准差。

算法原理 Sauvola公式在局部阈值计算中引入标准差因素：阈值T = 均值 [1 + k(标准差/R-1)]，其中k为调控参数（通常0.2~0.5），R为标准差动态范围常数（通常128）。该设计使算法对文本区域和背景的区分更具适应性。

实现流程 局部统计计算：通过滑动窗口遍历图像，对每个像素计算N×N邻域内的均值与标准差。为优化速度，可采用积分图技术避免重复计算。 动态阈值生成：根据当前窗口统计值应用Sauvola公式，生成逐像素阈值。参数k需根据图像噪声程度调整——噪声较大时增大k值。 二值化执行：将原图像素值与对应位置阈值比较，输出二值图像。

工程优化 边界处理：对图像边缘像素采用镜像填充或窗口裁剪策略 OpenCV集成：通过imwrite保存结果时，注意二值图像应转换为0-255范围的uint8格式

应用场景 特别适用于古籍数字化、低质量扫描件处理等光照不均匀场景，相比固定阈值法能保留更多细节特征。实际应用中可配合形态学后处理消除微小噪声。