图像二值化算法研究与实现
图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。图像二值化算法的研究和实现对图像处理技术的发展具有重要意义。本文对图像二值化算法的研究和实现进行了详细的介绍。
图像处理技术的发展历程分为四个阶段：初创期、发展期、普及期和实用化期。初创期始于20世纪60年代，当时的图像采 用像素型光栅进行少秒显示，大多采用中、大型机对其处理。在这一时期，由于图像存储成本高、处理设备昂贵，其应用面很窄。进入20世纪70年代的发展期，开始大量采用中、小型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描方式，特 biệt是CT和卫星遥感图像的出现，对图像处理技术的发展起到了很好的推动作用。到了20世纪80年代，图像处理技术进入普及期，此时的微机已经能够担当起图形图像处理的任务。超大规模集成电路（Very Large Scale Integration, VLSI）的出现更使处理速度大大提高，设备造价也进一步降低，极大地促进了图形图像系统的普及和应用。20世纪90年代是图像处理技术的实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理速度的要求极高。
图像二值化是指用灰度变换来研究灰度图像的一种常用方法，即设置某一阈值将灰度图像的像素分成大于阈值的像素群和小于阈值的像素群两部分。阈值（threshold）是把目标和背景区分开的标尺，选取适当的阈值 就是既要尽可能保存图像信息，又要尽可能减少背景和噪声的干扰，这是选取阈值的原则。
图像二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是使整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先需要对图像二值化算法进行研究和实现。
本文还对VC++软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍，并对图像二值化算法的不同实现进行了比较和分析，例如Otsu算法、Bernsen算法等。这些算法的实现对图像二值化的效果具有重要影响。
图像二值化算法的研究和实现对图像处理技术的发展具有重要意义，对图像二值化算法的研究和实现具有重要的应用价值。
