基于改进的二维OTSU算法的图像二值化分割

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  【摘要】本文采用改进的二维Otsu算法,引入了邻域平均灰度值和类内最小离散度,用两个一维的Ostu算法替代二维的Ostu算法,使得计算复杂度得以提高。
  【关键词】二值化;图像分割;类内离散度
  0.引言
  本文提出了一种新的自适应二维Otsu算法。该算法设计了一种新的阀值识别函数,通过求两个一维Otsu法的阀值来替代传统的二维Otsu法的分割域值,为了提高分割对像的完整性,引入了类内最小离散度,保证了类内最大完整性。并通过opencv库去实现图像的改进算法二值化处理。
  1.灰度图像与二值图像
  1.1灰度图像
  1.2二值图像
  二值图像就是指只有两个灰度级的图像,二值图像具有存储空间小,处理速度快,可以方便地对图像进行布尔逻辑运算等特点。更重要的是,在二值图像的基础上,还可以进一步对图像处理,获得该图像的一些几何特征或者其他更多特征。
  2.图像二值化改进阀值法研究
  2.1阀值法
  一般的阈值法是指在二值化过程中只使用一个全局阈值T的方法。它将图像的每个像素的灰度值与T进行比较,若大于T,则取为前景色(白色);否则,取为背景色。
  选择不同的初始灰度也会产生不一样的二值化图像,要获得最佳效果,必须要考虑选择一个好的初始T 值。
  2.2改进阀值算法的二值化实现
  【参考文献】
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