【正文】 維采樣數(shù)組。對模擬圖像的處理速度快，但精度和靈活性差，不易查找和判斷。但就其本質來說，可以將圖像分為以下兩大類。由此可見，視覺信息對人類非常重要。 then, the development of and its application in image processing briefly introduced。圖像二值化是圖像預處理中的一項重要技術，在模式識別、光學字符識別、醫(yī)學成像等方面都有重要應用。南京師范大學泰州學院畢 業(yè) 論 文題 目圖像二值化中閾值選取方法的研究學生姓名霍良學 號09090628專 業(yè)電子信息工程班 級信工院0906指導教師焦蓬蓬 2013 年 4 月南京師范大學泰州學院本科生畢業(yè)(設計)論文摘要在人類獲取的信息中，視覺信息約占60%，聽覺約占20%，其它約占20%。論文介紹了圖像及數(shù)字圖像處理技術的一些概念和相關知識， 軟件的發(fā)展和軟件在圖像處理中的應用做了簡要介紹。 in addition, the method of grayscale image binarization and how to implement these algorithms based on are presented. This paper mainly implements the grayscale image binarization method in image segmentation technology, such as Otsu algorithm and Bernsen algorithm, and analyzes and pares the experimental results of the above algorithms. Key words: Image processing, Binarization, Matlab, Otsu algorithm, Bernsen algorithm目 錄摘要 IAbstract II目 錄 III第一章 緒 論 1 圖像與數(shù)字圖像 1 數(shù)字圖像處理技術內(nèi)容與發(fā)展現(xiàn)狀 2 灰度圖像二值化原理及意義 5第二章 軟件工具——MATLAB 6 MATLAB概述 6 MATLAB的工作環(huán)境 6 MATLAB圖像處理工具箱 8 工具箱實現(xiàn)的常用功能 9第三章 圖像二值化方法 11 課題研究對象 11 二值化方法研究動態(tài) 14 全局閾值法 18 局部閾值法 19第四章 Otsu方法和Bernsen方法 20 Otsu算法分析 20 Otsu方法流程圖 22 Bernsen算法分析 23 Bernsen方法流程圖 23第五章 Otsu方法和Bernsen方法實驗比較 25 Otsu方法實驗結果分析 25 Bernsen方法實驗結果分析 27 0tsu方法和Bernsen方法實驗結果比較 29 結論 30參考文獻 31致謝 31第一章 緒 論 圖像與數(shù)字圖像圖像就是用各種觀測系統(tǒng)觀測客觀世界獲得的且可以直接或間接作用與人眼而產(chǎn)生視覺的實體。同時，圖像又是人類獲取視覺信息的主要途徑，是人類能體驗的最重要、最豐富、信息量最大的信息源。模擬圖像。數(shù)字圖像。一幅數(shù)字圖像都是由若干個數(shù)據(jù)點組成的，每個數(shù)據(jù)點稱為像素(pixel)。同樣，灰度是單色圖像中像素亮度的表征，量化等級越高，表現(xiàn)力越強。(2) 處理方便。 數(shù)字圖像處理技術內(nèi)容與發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)字圖像處理就是采用一定的算法對數(shù)字圖像進行處理，以獲得人眼視覺或者某種接受系統(tǒng)所需要的圖像處理過程。重要的分支技術有：(1) 圖像變換。主要目的是增強圖像中的有用信息，削弱干擾和噪聲，使圖像更加清晰，或者將其轉換為更適合人或機器分析的形式。(4) 圖像分割。(5) 圖像分析。圖像分類常用的經(jīng)典識別方法有統(tǒng)計模式分類和句法模式分類。以上圖像處理內(nèi)容也并非孤立存在的，往往相互聯(lián)系，而一個實用的圖像處理系統(tǒng)通常需要將幾種圖像處理技術結合起來，才能得到所需要的結果。初創(chuàng)期開始于20世紀60年代，當時的圖像采用像素型光柵進行少秒顯示，大多采用中、大型機對其處理。超大規(guī)模集成電路（Very Large Scale Integration, VLSI）的出現(xiàn)更使處理速度大大提高，設備造價也進一步降低，極大地促進了圖形圖像系統(tǒng)的普及和應用。目前，數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。與語音信息相比，數(shù)字圖像占用的頻帶要大幾個數(shù)量級。在圖像畫面上，經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度。數(shù)字圖像處理后的圖像一般需要給人觀察和評價，而人的視覺系統(tǒng)很復雜，受環(huán)境條件、視覺性能、人的情緒、愛好以及知識狀況影響很大，因此評價結果受人的主觀因素影響較大。數(shù)字圖像處理技術中設計的基礎知識和專業(yè)技術相當廣泛，通常涉及通信技術、計算機技術、電子技術、電視技術以及更多的數(shù)學、物理等方面的基礎知識。隨著電子技術和計算機技術的不斷提高和普及，數(shù)字圖像處理技術進入高速發(fā)展時期。而灰度圖像是R、G、B三個分量相同的一種特殊的彩色圖像，一個像素點的變化范圍為255種，所以在數(shù)字圖像處理中一般先將各種格式的圖像轉變成灰度圖像以使后續(xù)的圖像的計算量變得少一些。即將128個亮度等級的灰度圖像通過適當?shù)拈撝颠x取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。第二章 軟件工具——MATLAB MATLAB概述MATLAB是Matrix Laboratory的縮寫，是由美國MathWorks公司推出的計算機軟件，經(jīng)過多年的逐步發(fā)展與不斷完善，現(xiàn)已成為國際公認的最優(yōu)秀的科學計算與數(shù)學應用軟件之一，是近幾年來在國內(nèi)外廣泛流行的一種可視化科學計算軟件。MATLAB中的數(shù)字圖像是以矩陣形式表示的，這意味著MATLAB強大的矩陣運算能力用于圖像處理非常有利，矩陣運算的語法對MATLAB中的數(shù)字圖像同樣適用。它包含著用戶已建立的變量，而且變量在工作空間中是以矩陣的形式存儲；命令歷史記錄(Command History)，主要顯示在命令中已執(zhí)行過的命令；當前路徑窗口(Current Directory)，主要顯示當前工作在什么路徑下進行，包括M文件的打開路徑，雙擊M文件名打開該文件進行編輯。就其開發(fā)環(huán)境方面來說：(1) 重新設計的桌面環(huán)境，針對多文檔界面提供了簡便的管理和訪問方法，允許用戶自定義桌面外貌，創(chuàng)建常用命令的快捷方式。(5) 對M文件編輯器(MEditor)進行了功能增強，可以支持多種格式的源代碼文件可視化編輯，如C/C++、HTML、Java等。 工具箱實現(xiàn)的常用功能就圖像處理的基本過程討論工具箱所實現(xiàn)的常用功能。常用的圖像增強方法有以下幾種：灰度直方圖均衡化。照片或電子方法得到的圖像，常表現(xiàn)出低對比度即整個圖像較亮或較暗，為此需要對圖像中的每一像素的灰度級進行標度變換，擴大圖像灰度范圍，以達到改善圖像質量的目的。而銳化技術采用的是頻域上的高通濾波方法，通過增強高頻成分而減少圖像中的模糊，特別是模糊的邊緣部分得到了增強，但同時也放大了圖像的噪聲。對這種變化最有用的兩個特征就是灰度的變化率和方向。(4) 圖像變換功能圖像變換技術是圖像處理的重要工具，常運用于圖像壓縮、濾波、編碼和后續(xù)的特征抽取或信息分析過程。BMP(Bitmap Picture)文件格式是Windows系統(tǒng)交換圖形、圖像數(shù)據(jù)的一種標準格式。 WORD biPlanes；WORD biBitCount； DWORD biCompression； DWORD biSizeImage；LONG biXPelsPerMeter；LONG biYPelsPerMeter；DWORD biClrUsed；DWORD biClrImportant；} BITMAPINFOHEADER；這個結構的長度是固定的，為40個字節(jié)(LONG為32位二進制整數(shù))。真彩色圖像是不需要調(diào)色板的，BITMAPINFOHEADER后直接是位圖數(shù)據(jù)。下面就2色、16色、128色和真彩色位圖分別介紹。下面有兩點值得注意：(1) 每一行的字節(jié)數(shù)必須是4的整倍數(shù)，如果不是，則需要補齊。 二值化方法研究動態(tài)作為一種高效智能的人機交互手段，身份證的快速識別技術可以廣泛的應用于公民身份核查、暫住人口調(diào)查、旅店業(yè)登記核查、罪犯追逃等公安業(yè)務當中，大大提高了工作人員的錄入速度，減少了用戶的等待時間，提高了工作效率。研究者在分析和討論了多種圖像二值化的優(yōu)缺點后，在吸取各種方法優(yōu)點的基礎上，提出了一種新的身份證掃描圖像的二值化方法——嵌入式多閾值動態(tài)自適應的二值化方法。在不同的應用中，圖像二值化時閾值的選擇是不同的。激光雕刻中圖像處理的二值化處理激光雕刻是近十幾年隨著激光技術的發(fā)展而產(chǎn)生的一種新的雕刻技術，它與計算機圖形學、圖像處理等學科的結合，應用在各種材料上進行文字、圖案加工。在信息社會中人的身份識別得到廣泛關注。由于指紋圖像是一種方向性很強的圖像，這些方法僅僅利用了指紋圖像的灰度信息，而忽略了指紋圖像的方向信息，因此這些方法對指紋圖像的二值化效果并不十分理想。采用信號匹配的支票圖像二值化提出了一種基于信號匹配的低信噪比圖像的信號提取方法，解決類似支票日期域的這種既有復雜背景，又有印章噪聲干擾的圖像二值化問題。為此，研究者提出一種解決辦法，首先使用同態(tài)濾波去掉車牌圖像的不均勻光照的影響，然后使用改進的Bernsen 算法對車牌圖像進行二值化。該文采用高帽與低帽形態(tài)濾波增強車牌圖像中的字體，去除背景對圖像的影響，使用基于迭代的圖像分塊二值化算法進行二值化。模擬實驗結果表明，該方法的二值化效果明顯優(yōu)于Bernsen方法和Otsu方法，且具有良好的適應性。經(jīng)實驗證明，該方法既能夠有效地消除光照不均勻對圖像的影響，較好地保留目標圖像的細節(jié)，又能夠有效地消除偽影，提高處理速度。該方法不僅在實現(xiàn)傳統(tǒng)的黑白二值化方面。圖像處理中閾值法計算簡單，具有較高的運算效率，是圖像分割中廣泛采用的方法，主要分為全局閾值法和局部閾值法。處理結果表明，與傳統(tǒng)的幾種方法相比，該方法能夠快速選取良好的二值化閾值，較好地區(qū)分目標和背景，在相當大模板寬度內(nèi)圖像二值化的結果都令人滿意。實驗驗證該方法對于噪聲干擾的一般質量圖像有著良好的效果。該算法著重于在圖像二值化時保留圖像的邊緣特征?；叶葓D像的二值化處理有很多種方法，主要分為全局閾值法和局部閾值法。其中全局閾值法又可分為基于點的閾值法和基于區(qū)域的閾值法。為了滿足圖像處理應用系統(tǒng)自動化及實時性要求，圖像二值化的閾值的選擇最好由計算機自動來完成。當被分割成的兩類類間方差最大時，此灰度值就作為圖像二值化處理的閾值。對于灰度均勻分