图像的二值化

资 源 简 介

图像的二值化

详 情 说 明

图像的二值化是计算机视觉中的基础预处理技术，它将灰度图像转换为只有黑白两种颜色的图像。这个过程通常通过设定一个阈值来实现，所有高于阈值的像素点被置为白色，低于阈值的则变为黑色。选择合适的阈值是关键，常见方法有全局阈值法、自适应阈值法等。

在图像处理流程中，二值化经常与锐化和滤波操作配合使用。锐化用于增强图像边缘，通过突出高频成分使图像更清晰；而滤波则用于去除噪声，常用的有均值滤波、高斯滤波等。这些预处理步骤能显著提升后续图像分析的质量。

不变矩是图像检索中的重要特征，它具有平移、旋转和缩放不变性。通过计算图像的二值化轮廓或区域的几何矩，可以得到这些稳定特征。在图像检索系统中，这些特征被用于比对和识别相似图像，是实现基于内容的图像检索(CBIR)的核心技术之一。

这些基础图像处理技术的组合应用，为更高级的计算机视觉任务如目标检测、OCR等奠定了重要基础。理解它们的原理和相互关系对开发图像处理系统至关重要。