圖像二值化方法研究及其在監(jiān)控識別系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、圖像分割作為圖像處理、分析和理解等領(lǐng)域的一項關(guān)鍵技術(shù)，其作用是把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣的目標(biāo)。二值化是一種直接、有效的圖像分割方法。通過二值化，可以將一幅圖像分割為各自灰度值相似的兩個區(qū)域，從而可以直觀的呈現(xiàn)出圖像中的目標(biāo)和背景。由于圖像通常受各種未知因素干擾，二值化算法較難分割出準(zhǔn)確的目標(biāo)和背景，同時算法復(fù)雜度也相對增高，制約了其在實際工程中的應(yīng)用。因此，研究快速、高效的二值化方法在圖像分析、理解、目標(biāo)識別等技術(shù)中具有重

2、要的意義。本文著力于研究快速、有效的二值化算法，主要工作有：
　　 1)針對一維Otsu算法抗噪性差和二維Otsu算法復(fù)雜度高的缺點，提出一種基于直方圖投影的二維Otsu快速算法。通過將二維統(tǒng)計直方圖投影到其對角線，形成峰谷分布明顯的一維統(tǒng)計直方圖，利用一維Otsu算法得到對角線上的分割點，并在基于此分割點和對角線垂直的直線上搜索最佳閾值，使二維閾值搜索轉(zhuǎn)換為兩次一維搜索，提高了算法搜索速率。同時，通過建立基于二維閾值(s，t)

3、的查找表，加快了算法的計算速度。實驗證明，該算法具有較好的抗噪性和實時性，不僅保留了二維算法的分割效果，且分割速度與一維算法相當(dāng)。
　　 2)針對Gato算法在處理低質(zhì)量文檔圖像時依賴于其他局部二值化算法的缺點，提出一種改進的基于目標(biāo)估計和GRA增強的二值化算法。改進的算法通過使用修正的均值濾波器估計圖像背景，并使用GRA增強算法對目標(biāo)圖像進行增強，最后用快速二維Otsu算法進行二值化。實驗證明，該算法對于受陰影覆蓋、低對比度等