Zhang和Tan提出一个改良Niblack的方法

资 源 简 介

Zhang和Tan提出一个改良Niblack的方法

详 情 说 明

Zhang和Tan针对传统Niblack算法的局限性提出了一个改良版本。Niblack算法是一种局部自适应二值化方法，常用于文档图像处理，但容易在背景区域产生噪声。Zhang和Tan的改进主要集中在三个方面：

动态窗口调整：根据图像局部内容特征动态调整计算阈值的窗口大小，避免在文本密集区域和空白区域使用相同的窗口尺寸，从而提高二值化的准确性。

背景补偿：在计算局部阈值时引入背景亮度补偿机制，减少光照不均或背景灰度变化对二值化结果的影响，特别适用于低质量文档图像。

参数优化：重新设计了算法中的关键参数（如标准差系数），通过实验验证选择更稳定的参数组合，降低对噪声的敏感性。

这些改进使得算法在处理复杂背景、低对比度或光照不均的文档图像时表现更优，显著减少了传统Niblack方法常见的“伪影”和过度二值化问题。该方法的实际应用场景包括扫描文档增强、OCR预处理等需高精度二值化的领域。