结合Canny算子的图像二值化方法1

【图像二值化】是图像处理中的核心技术，广泛应用于自动目标识别、图像分析、文本增强以及光学字符识别（OCR）等领域。二值化是通过设定一个或多个阈值，将图像转换成黑白两色调，以突出图像的特征或简化处理过程。现有的二值化方法主要包括**全局阈值法**、**局部阈值法**和**动态阈值法**。 **全局阈值法**是基于整个图像的统计特性，选择一个固定阈值T，将所有像素分为前景和背景两类。如果像素灰度值大于T，则认为是前景，否则为背景。这种方法简单快速，适用于灰度分布明显的图像，但在光照不均或低对比度图像中表现不佳。 **局部阈值法**则根据像素邻域的灰度特征来确定阈值，通常将图像划分为多个子区域，每个子区域应用不同的阈值。这种方法能较好地适应局部光照变化，但可能忽视图像的边界信息，导致部分图像细节丢失。 **动态阈值法**考虑了像素的位置信息，能自适应地调整阈值，适用于背景灰度变化较大的场景。然而，它可能会将背景的灰度变化误判为目标，产生不必要的伪目标。 在处理低对比度和光照不均匀的图像时，边缘信息显得尤为重要。**Canny算子**是由John Canny于1986年提出的一种边缘检测算法，它以其优良的信噪比和定位性能成为边缘检测的首选。Canny算子通过高斯滤波器降噪，然后应用非极大值抑制来消除宽边响应，最后通过双阈值策略确定边缘。Canny算子的优点在于对单一边缘产生唯一响应，同时抑制虚假边缘，确保了边缘检测的准确性。 本文提出的图像二值化方法是基于Canny边缘检测的。利用Canny算子提取图像的边缘信息，然后结合全局阈值法和局部阈值法的优缺点，将边缘信息融合到阈值选择中，以实现更准确的二值化处理。这种方法在保留图像边缘的同时，能够更好地处理光照不均和低对比度图像，减少了信息丢失，提高了图像二值化的质量和效果。 图像二值化是一种基础而重要的图像处理步骤，而结合Canny算子的二值化方法则能有效应对复杂光照条件下的图像处理，尤其对于那些边缘信息丰富的图像，能够实现更精确的目标分割和特征提取。