图像二值化使用新修改本地 theresholding 计划

资 源 简 介

图像二值化使用新修改本地 theresholding 计划

详 情 说 明

图像二值化是计算机视觉和图像处理中常见的技术，用于将灰度图像转换为仅包含黑白两种颜色的二进制图像。传统的全局阈值方法在处理光照不均或背景复杂的图像时效果有限，因此本项目提出了一种改进的局部二值化方案。

该方案的核心思想是采用自适应方法动态计算局部区域的阈值。通过将图像划分为较小的子区域，并在每个子区域内独立计算阈值，能够更好地适应图像的局部特征。这种方法尤其适用于光照分布不均匀或背景变化较大的场景，可以有效提升二值化的准确性和鲁棒性。

改进后的二值化计划通过优化局部阈值计算过程，减少了噪声干扰，同时保留了更多的细节信息。这种自适应的局部阈值技术不仅提高了图像分割的质量，还在处理复杂场景时表现出更高的灵活性。未来可以进一步优化区域划分策略，以提升算法效率。