崔濤　楊永樂

【摘要】本文采用改進的二維Otsu算法，引入了鄰域平均灰度值和類內(nèi)最小離散度，用兩個一維的Ostu算法替代二維的Ostu算法，使得計算復雜度得以提高。

【關鍵詞】二值化；圖像分割；類內(nèi)離散度

0.引言

本文提出了一種新的自適應二維Otsu算法。該算法設計了一種新的閥值識別函數(shù)，通過求兩個一維Otsu法的閥值來替代傳統(tǒng)的二維Otsu法的分割域值，為了提高分割對像的完整性，引入了類內(nèi)最小離散度，保證了類內(nèi)最大完整性。并通過opencv庫去實現(xiàn)圖像的改進算法二值化處理。

1.灰度圖像與二值圖像

1.1灰度圖像

1.2二值圖像

二值圖像就是指只有兩個灰度級的圖像，二值圖像具有存儲空間小，處理速度快，可以方便地對圖像進行布爾邏輯運算等特點。更重要的是，在二值圖像的基礎上，還可以進一步對圖像處理，獲得該圖像的一些幾何特征或者其他更多特征。

2.圖像二值化改進閥值法研究

2.1閥值法

一般的閾值法是指在二值化過程中只使用一個全局閾值T的方法。它將圖像的每個像素的灰度值與T進行比較，若大于T，則取為前景色（白色）；否則，取為背景色。

選擇不同的初始灰度也會產(chǎn)生不一樣的二值化圖像，要獲得最佳效果，必須要考慮選擇一個好的初始T值。

2.2改進閥值算法的二值化實現(xiàn)

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