作者单位
摘要
武汉大学电子信息学院,武汉430079
结合全局阈值法和局部阈值法优点, 提出一种基于图像增强的双阈值二值化方法。利用OTSU和Kittler法计算出的两个阈值, 对灰度值大于高阈值和小于低阈值的点预先处理, 再对灰度值处于双阈值之间的点用Sauvola法进行判断。双阈值不仅保留了更多细节信息, 还控制了算法的时间开销, 但是仍没有解决光照不均的图像二值化。针对此问题, 提出了一种新的图像增强算法。利用均分的4块区域与整幅图像的平均灰度值的4个差值, 结合与像素点图像位置相关的4个权值, 对图像上各个点进行相对应的灰度补偿, 反复增强, 直至4块区域的平均灰度值控制在一定范围内。经过图像增强后, 光照不均图像二值化效果有了明显的改善。
图像增强 图像二值化 双阈值 二值化评估 image enhancement image binarization double threshold binarization evaluation 
电光与控制
2017, 24(5): 10

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