圖像的二值化演算法

❶ 圖像二值化方法有哪些

一、全局閾值法

全局閾值法使用單一全局閾值將整幅圖像劃分為兩部分，對於不同光照下圖像的處理效果可能不佳。

二、局部閾值法

局部閾值法通過將圖像分割成若干區域，每個區域獨立計算閾值進行二值化，適用於復雜背景和不同光照條件。

三、自適應閾值法

自適應閾值法根據像素鄰域的灰度值均值或方差動態調整閾值，適用於光照不均勻和復雜背景圖像。

四、基於聚類的閾值法

採用聚類技術將像素點分類，通過最小化聚類內部方差和最大化聚類間差異確定閾值。需選擇合適的聚類數目，計算復雜度較高。

五、基於邊緣的閾值法

在進行邊緣檢測後，利用局部梯度極大值確定閾值，有效解決圖像灰度不均問題。

六、雙峰法

雙峰法適用於灰度直方圖呈現雙峰的圖像，自動找出兩峰之間的閾值，實現圖像二值化。

七、光照補償方法

通過伽馬校正、拉普拉斯變換等方法調整圖像對比度和亮度，增強光照補償，使得圖像在不同光照和復雜背景下的處理更加魯棒。

❷ 我在做基於二值化理論的醫學圖像處理，請問圖像二值化的理論和方法有哪些圖像二值化的演算法有哪些

二值化簡介
方法：
1、全局二值化
2、局部自適應二值化

應用
一幅圖像包括目標物體、背景還有雜訊，要想從多值 二值化的數字圖像中直接提取出目標物體，最常用的方法就是設定一個閾值T，用T將圖像的數據分成兩部分：大於T的像素群和小於T的像素群。這是研究灰度變換的最特殊的方法，稱為圖像的二值化（BINARIZATION）。 圖像的二值化，就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255，也就是將整個圖像呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果。

1、局二值化
一幅圖像包括目標物體、背景還有雜訊，要想從多值的數字圖像中直接提取出目標物體，最常用的方法就是設定一個全局的閾值T，用T將圖像的數據分成兩部分：大於T的像素群和小於T的像素群。將大於T的像素群的像素值設定為白色（或者黑色），小於T的像素群的像素值設定為黑色（或者白色）。 全局二值化，在表現圖像細節方面存在很大缺陷。為了彌補這個缺陷，出現了局部二值化方法。 局部二值化的方法就是按照一定的規則將整幅圖像劃分為N個窗口，對這N個窗口中的每一個窗口再按照一個統一的閾值T將該窗口內的像素劃分為兩部分，進行二值化處理。

2、部自適應二值化
局部二值化也有一個缺陷。這個缺陷存在於那個統一閾值的選定。這個閾值是沒有經過合理的運算得來，一般是取該窗口的平局值。這就導致在每一個窗口內仍然出現的是全局二值化的缺陷。為了解決這個問題，就出現了局部自適應二值化方法。 局部自適應二值化，該方法就是在局部二值化的基礎之上，將閾值的設定更加合理化。該方法的閾值是通過對該窗口像素的平均值E，像素之間的差平方P，像素之間的均方根值Q等各種局部特徵，設定一個參數方程進行閾值的計算，例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a,b,c是自由參數。這樣得出來的二值化圖像就更能表現出二值化圖像中的細節。
編輯本段應用
二值化是圖像處理的基本操作，任何圖像處理基本離不開二值化的操作。其應用非常廣泛。

（轉載自網路--》二值化）