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基于边缘特征的二值化算法.pptVIP

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基于边缘特征的二值化算法ppt课件

基于边缘特征的二值化算法 2 基于边缘特征的二值化算法 在数字图象处理中,阈值处理是非常有用的图象分割技术。边缘特征在文字识别、指纹识别等应用中是非常重要的特征,是识别成功与否的关键。因此,在这些应用中的二值化预处理过程中,我们希望能较好地保留原图的边缘特征,并不增加新的边缘特征。 阈值选取是图象处理与分析问题的基础,如何才能正确地找到适当的阈值,而且能较好地保留原图的边缘特征,并不增加新的边缘特征。这是一个非常棘手的问题。这里介绍一种图象二值化算法。该算法着重于在图象二值化时保留图象的边缘特征。 这种图象二值化算法是一种结合图象边缘特征来进行二值化的方法。 其基本思想是:首先,用微分算子检测图象的边缘;然后,在这些边缘象素点上进行二值化阈值的自动选择;最后,对于其它非边缘象素点则采取常规方法进行二值化处理。实验结果表明,这个基于边缘特征检测算子的算法能很好地保留原图的边缘特征,并能处理低质量的图象。 该算法描述如下: //f为去噪后的输入图象,g为二值化后的图象 1 对f进行抽取边缘特征,得到边缘图象e; 2 对e进行常规二值化处理,得到二值图b; 3 用整体阈值法确定一个的整体阈值; 4 确定f的每个象素对应的阈值; 5 根据求出的阈值输出二值图象g。 由于原图中可能会因为干扰而含有噪声,所以在处理前要进行去噪,可采用均值滤波器或中值滤波器,或者选择更为复杂一些的如自适应滤波方法。 在第1步中可采用微分算子进行边缘提取,第2步是对边缘特征图象进行常规二值化,以确定哪些象素点是边缘象素点。这时可采用平均灰度值或最大熵法等方法。 第4步是算法的关键,根据第2步的结果进行二值化阈值的自动选择,在边缘象素点进行局部阈值计算。算法具体实现如下: 若是边缘象素点,则用相关的象素点的平均灰度值做为阈值,非边缘象素点的阈值置为整体阈值。第4步根据计算出的阈值对f进行二值化处理,即可得到输出图象g * *

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