灰度图像二值化比较经典的算法

资 源 简 介

灰度图像二值化比较经典的算法

详 情 说 明

灰度图像的二值化是图像处理中的基础操作，其目标是将灰度图像转换为只有黑白两种颜色的二值图像。在众多二值化算法中，OTSU方法和局部阈值法是两种经典且广泛应用的算法。

OTSU方法是一种基于全局阈值的自动二值化算法。它通过分析图像的灰度直方图，寻找一个最佳阈值，使得根据该阈值分割后的两类像素（前景和背景）的类间方差最大。这种方法计算简单且效果稳定，特别适用于具有双峰直方图的图像。但它的局限性在于对光照不均匀或背景复杂的图像效果可能不理想。

局部阈值法则针对OTSU的不足进行了改进。它将图像划分为多个小区域，在每个区域内独立计算阈值。这种方法能够更好地适应图像局部的光照变化和背景差异。常见的局部阈值算法包括Niblack算法和Sauvola算法，它们通过考虑像素邻域的统计特性来确定阈值，从而在复杂背景下也能获得较好的二值化效果。

在实际应用中，选择哪种算法需要根据具体场景和需求决定。OTSU适合处理光照均匀且背景简单的图像，而局部阈值法则更适用于光照不均或背景复杂的场景。