二值化阈值的选取方法（二值化的方法）

大家好，我是小豆豆，我来为大家解答以上问题。二值化阈值的选取方法，二值化的方法很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

1、一幅图像*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）。

2、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。

3、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。 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。

4、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。

本文到此讲解完毕了，希望对大家有帮助。