用决策树算法实现图像二值化；

资 源 简 介

用决策树算法实现图像二值化；

详 情 说 明

决策树算法在图像二值化中的应用为计算机视觉任务提供了一种数据驱动的方法。不同于传统的固定阈值分割技术，基于C4.5决策树的二值化能够自动学习最优分割规则。

实现原理上，系统首先需要构建训练样本集，将图像像素的邻域特征（如灰度值、梯度信息、局部纹理等）作为决策树的输入特征，而像素类别（前景/背景）则作为输出标签。C4.5算法通过计算信息增益比来选择最佳分裂特征，递归构建决策树模型。

在实际应用中，训练完成的决策树会对每个像素进行特征提取和分类预测。相比传统方法，这种数据驱动的优势在于可以自适应不同类型图像的亮度分布，尤其适用于光照不均匀的场景。决策树还能融合多种特征进行综合判断，提升分割精度。

值得注意的是，这种方法虽然效果优异，但需要足够代表性的训练数据。在实际工程中，常采用迁移学习策略，使用预训练模型或跨数据集的特征分布来提升模型的泛化能力。