二值化（圖像處理的基本操作）

二值化（圖像處理的基本操作）

二值化 （圖像處理的基本操作） 次瀏覽 | 2022.10.24 14:59:24 更新 來源 ：互聯網 精選百科 本文由作者推薦 二值化圖像處理的基本操作

二值化指紋圖像就是將圖像上的點的灰度值置成0或255，即通過閾值使白色的谷線區域灰度都達到255，黑色的脊線區域灰度都達到0，由此使指紋紋線對象成為黑白兩色圖像。一幅圖像包括目標物體、背景還有噪聲，要想從多值的數字圖像中直接提取出目標物體，最常用的方法就是設定一個全局的閾值T，用T將圖像的數據分成兩部分：大于T的像素群和小于T的像素群。該方法的閾值是通過對該窗口像素的平均值E，像素之間的差平方P，像素之間的均方根值Q等各種局部特征，設定一個參數方程進行閾值的計算，例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a,b,c是自由參數。

中文名

二值化

外文名

binaryzation

所屬學科

計算機

用處

圖像處理

簡介

一幅圖像包括目標物體、背景還有噪聲，要想從多值的數字圖像中直接提取出目標物體，最常用的方法就是設定一個閾值T，用T將圖像的數據分成兩部分：大于T的像素群和小于T的像素群。這是研究灰度變換的最特殊的方法，稱為圖像的二值化。

定義

圖像的二值化，就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255，也就是將整個圖像呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果。

方法全局二值化

一幅圖像包括目標物體、背景還有噪聲，要想從多值的數字圖像中直接提取出目標物體，最常用的方法就是設定一個全局的閾值T，用T將圖像的數據分成兩部分：大于T的像素群和小于T的像素群。將大于T的像素群的像素值設定為白色（或者黑色），小于T的像素群的像素值設定為黑色（或者白色）。全局二值化，在表現圖像細節方面存在很大缺陷。為了彌補這個缺陷，出現了局部二值化方法。

局部二值化的方法就是按照一定的規則將整幅圖像劃分為N個窗口，對這N個窗口中的每一個窗口再按照一個統一的閾值T將該窗口內的像素劃分為兩部分，進行二值化處理。

局部自適應二值化

局部二值化也有一個缺陷。這個缺陷存在于那個統一閾值的選定。這個閾值是沒有經過合理的運算得來，一般是取該窗口的平局值。這就導致在每一個窗口內仍然出現的是全局二值化的缺陷。為了解決這個問題，就出現了局部自適應二值化方法。

局部自適應二值化，該方法就是在局部二值化的基礎之上，將閾值的設定更加合理化。該方法的閾值是通過對該窗口像素的平均值E，像素之間的差平方P，像素之間的均方根值Q等各種局部特征，設定一個參數方程進行閾值的計算，例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a,b,c是自由參數。這樣得出來的二值化圖像就更能表現出二值化圖像中的細節。

分類

根據閾值選取的不同，二值化的算法分為固定閾值和自適應閾值。比較常用的二值化方法則有：雙峰法、P參數法、迭代法和OTSU法等。

應用

二值化是圖像處理的基本操作，任何圖像處理基本離不開二值化的操作。其應用非常廣泛。

參考資料