图像二值化三种方式

资 源 简 介

图像二值化三种方式

详 情 说 明

图像二值化是将灰度图像转换为黑白图像的过程，常用于简化后续处理步骤。以下是三种典型的实现方式及其核心逻辑：

全局阈值法（固定阈值） 最基础的方法是选定单一阈值（如128），高于阈值的像素置白，其余置黑。适用于光照均匀的场景，但对复杂光照效果较差。

自适应阈值法（局部阈值） 通过分析图像局部区域（如11x11像素块）动态计算阈值，能有效处理光照不均的情况。常见实现包括均值法（取邻域均值）或高斯加权法。

大津算法（Otsu） 自动寻找最佳全局阈值，原理是最大化类间方差。适合直方图呈双峰分布的图像，无需手动指定阈值，但对噪声较敏感。

改进方向：可结合滤波预处理（如高斯模糊）提升抗噪性，或尝试混合策略（全局+局部阈值）。实验时建议通过滑动条动态调整参数观察效果。