用自适应阈值法二值化图像

资 源 简 介

用自适应阈值法二值化图像

详 情 说 明

自适应阈值二值化是一种基于局部区域特性的图像处理方法，相比全局阈值法能更好地处理光照不均的图像。其核心思想是将图像划分为若干子区域，在每个区域内独立计算阈值并进行二值化操作。

具体实现时，首先需要确定子区域的大小，通常采用正方形窗口（如15×15像素）。对每个窗口区域内的像素值计算算术平均值，这个均值就作为该区域的二值化阈值。然后对窗口内的每个像素进行判断：若像素值大于均值则设为白色，否则设为黑色。

这种方法的关键优势在于能自动适应图像的局部特征，特别适用于光照不均匀的场景。例如文档扫描时，纸张边缘可能出现阴影，自适应阈值能有效消除这种影响。在实际应用中，还需要考虑窗口大小的选择（过小会导致噪声敏感，过大会失去局部特性）以及边缘像素的特殊处理等问题。

相比固定阈值方法，自适应阈值法计算量更大但效果更优，是现代OCR系统等应用中的常用预处理技术。