一种改进的灰度图像二值化方法.pdfVIP

电子科技2008年第21卷第 11期 一 种改进的灰度图像二值化方法 乔万波，曹银杰 (聊城大学 物理科学与信息工程学院，山东 聊城 252059) 摘 要 通过分析OSTU算法的基本原理，提出了一种改进的灰度图像二值化方法。该算法克服了在整个灰 度级上有哪些信誉好的足球投注网站最佳阈值的缺点，减少了计算方差的次数。实验表明上述方法能够得到比较理想的二值化图像。 关键词 数字图像处理；OSTU算法；二值化 中图分类号 TP391 文献标识码 A 文章编号 1007—7820【2008)11—063—03 An ImprovedBinarizationMethodforGrayImages QiaoWanbo，CaoYinjie (SchoolofPhysicsScienceandInformationTechnology，LiaochengUniversity，Liaocheng252059，China) Abstract OnthebasisoftheanalysisoftheprincipleofOSTU algorithm，animprovedmethodforgray imagesispresented．Thealgorithm overcomestheweaknessofsearchinganoptimalthreshold inthewholergay— level，andreducesthenumberofcalculatingsquareerror．Experimentsshowthatthemethodcanproduceideal binaryimages． Keywords digitalimageprocessing；OSTUalgorithm；binarization 在数字图像处理中，经常需要将灰度图像转 若一幅图像的灰度级 ，灰度值为 像素数n， 换成黑白二值图像。如何确定变换的阈值是能否 总的像素数为Ⅳ，每一个灰度值出现的概率为 P， 得到理想二值图像 的关键。目前，阈值的选取有 则有 很多中方法，其中OSTU算法因其 良好的处理效果 Ⅳ=∑n (1) 得到了广泛的应用。有些学者研究后认为这是迄 1 U 今为止最好的一种 自动获得阈值的方法…。 P=∑ni／N (2) 1 OSTU算法基本原理 设or是类问方差；g是灰度值小于或等于t 方差反映了一个变量对应的一组数值的均衡 的类的概率， 是灰度值小于或等于t类的均值， 性的大小 ，方差大的其均衡性就低，反之，均衡 是灰度值大于t的类的均值，则有 性就高。对于一幅图像 ，可以分为背景和 目标两 q=∑P (3) 类，其中背景和 目标各 自内部像素的灰度值均衡 性高，对应的方差小，而背景和 目标之问的均衡 1 ∑ ／g (4) 性小，对应的方差最大。基于这个原理 ，1978年 =0 OSTU提出了一种基于阈值的图像分割方法 。 2 ∑ ／q2 (5) i=t+】