图像的二值化算法

❶ 图像二值化方法有哪些

一、全局阈值法

全局阈值法使用单一全局阈值将整幅图像划分为两部分，对于不同光照下图像的处理效果可能不佳。

二、局部阈值法

局部阈值法通过将图像分割成若干区域，每个区域独立计算阈值进行二值化，适用于复杂背景和不同光照条件。

三、自适应阈值法

自适应阈值法根据像素邻域的灰度值均值或方差动态调整阈值，适用于光照不均匀和复杂背景图像。

四、基于聚类的阈值法

采用聚类技术将像素点分类，通过最小化聚类内部方差和最大化聚类间差异确定阈值。需选择合适的聚类数目，计算复杂度较高。

五、基于边缘的阈值法

在进行边缘检测后，利用局部梯度极大值确定阈值，有效解决图像灰度不均问题。

六、双峰法

双峰法适用于灰度直方图呈现双峰的图像，自动找出两峰之间的阈值，实现图像二值化。

七、光照补偿方法

通过伽马校正、拉普拉斯变换等方法调整图像对比度和亮度，增强光照补偿，使得图像在不同光照和复杂背景下的处理更加鲁棒。

❷ 我在做基于二值化理论的医学图像处理，请问图像二值化的理论和方法有哪些图像二值化的算法有哪些

二值化简介
方法：
1、全局二值化
2、局部自适应二值化

应用
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值 二值化的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化（BINARIZATION）。 图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

1、局二值化
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个全局的阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。将大于T的像素群的像素值设定为白色（或者黑色），小于T的像素群的像素值设定为黑色（或者白色）。 全局二值化，在表现图像细节方面存在很大缺陷。为了弥补这个缺陷，出现了局部二值化方法。 局部二值化的方法就是按照一定的规则将整幅图像划分为N个窗口，对这N个窗口中的每一个窗口再按照一个统一的阈值T将该窗口内的像素划分为两部分，进行二值化处理。

2、部自适应二值化
局部二值化也有一个缺陷。这个缺陷存在于那个统一阈值的选定。这个阈值是没有经过合理的运算得来，一般是取该窗口的平局值。这就导致在每一个窗口内仍然出现的是全局二值化的缺陷。为了解决这个问题，就出现了局部自适应二值化方法。 局部自适应二值化，该方法就是在局部二值化的基础之上，将阈值的设定更加合理化。该方法的阈值是通过对该窗口像素的平均值E，像素之间的差平方P，像素之间的均方根值Q等各种局部特征，设定一个参数方程进行阈值的计算，例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a,b,c是自由参数。这样得出来的二值化图像就更能表现出二值化图像中的细节。
编辑本段应用
二值化是图像处理的基本操作，任何图像处理基本离不开二值化的操作。其应用非常广泛。

（转载自网络--》二值化）