灰度图像二值化算法

资 源 简 介

灰度图像二值化算法

详 情 说 明

灰度图像二值化是将一幅灰度图像转换为黑白二值图像的过程，其核心是通过设定阈值来对像素进行分类。

### 基本思路 阈值选择：确定一个灰度值作为分界点，高于该值的像素置为白色（255），低于的置为黑色（0）。 全局阈值法：如Otsu算法，通过分析图像直方图自动计算最佳阈值，适用于背景与前景对比明显的场景。 局部自适应阈值法：针对光照不均的图像，将图像分块后分别计算阈值（如局部均值或高斯加权），提升二值化鲁棒性。

### 算法优化方向 结合形态学操作（如开闭运算）消除二值化后的噪点。 动态调整阈值以应对复杂背景，比如基于梯度或纹理信息。

二值化是OCR、边缘检测等任务的重要预处理步骤，其效果直接影响后续分析的准确性。