一种基于全局均值和局部方差的图像二值化方法

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1、第30卷　第2期计　算　机　工　程2004年1月Vol.30№2ComputerEngineeringJanuary2004·基金项目论文·文章编号：1000—3428(2004)02—0070—03文献标识码：A中图分类号：TP391.41一种基于全局均值和局部方差的图像二值化方法龙钧宇，金连文(华南理工大学电子与信息学院，广州510640)摘要：比较了几种常用的动态阈值二值化方法，并在此基础上提出了一种新的基于均值和方差的二值化方法。试验表明，这种方法能够较好地区分物体和背景，并且相对于原来的逐点进行二值化的方法而言大大提高了处理速度。关键词：二值化方法；数学期望；方差AnImageBi

2、narizationMethodBasedonGlobalMeanandLocalStandardDeviationLONGJunyu，JINLianwen(CollegeofElectronicsandInformation,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510640)【Abstract】Inthispaper,severalwidelyusedbinarizationmethodsarestudiedandcompared,andanewbinarizationmethodthatisbasedonmeanandstandarddev

3、iationofagivenimageisproposed.Experimentsshowthatthismethodcandistinguishtheobjectandthebackgroundperfectly,andbeingcomparedtothemethodthatcalculatesathresholdforeachpixelandbinarizesthepixelonebyone,theproposedmethodcanimprovetheprocessingspeedgreatly.【Keywords】Binarizationmethod；；Mathematicalexpe

4、ctationStandarddeviation[10]二值化是图像处理中的一个重要的问题，广泛应用于图作为阈值来对图像进行二值化。像分割，图像增强，图像识别等领域[1,2,4,5,6]。在图像二值化(2)直方图法，即先计算整幅图像的灰度直方图，然后根据直方[4]中，关键问题的是阈值的选取问题，另外还有计算速度的问图选择一个理想的阈值。题[3、5]等，在灰度图像中，由于物体的灰度分布与背景的灰(3)数学期望法，即对图像的各个像素点的灰度值求数学期望，[2]把数学期望当作阈值对图像进行二值化。度分布总存在着一定的差别，如果把整个灰度图像用灰度直局部阈值法的方法有很多，文献[7]中列出了许多常用

5、方图表示，则图中必然存在波峰和波谷。最简单的情况是存[8]的局部二值化的方法。其中，Niblack的方法是一种比较常在两个峰值的情况，通常选取波谷位置即可得到较佳的阈用的简单有效的局部动态阈值算法，这种算法的基本思想是值。但是，实际图像处理的问题中，图像的灰度直方图往对图像中的每一个点，在它的×rr邻域内，计算邻域里像素往比两个峰值的情况要复杂得多，物体内部的灰度分布往往点的均值和方差，然后用式(1)计算阈值进行二值化：不是均匀的，背景也有可能由于噪声的影响而使图像产生多[5,6]T(x,y)=m(x,y)+k*s(x,y)(1)个峰值，也有可能由于物体的灰度和背景相差不是特别明显而使灰度直

6、方图出现单峰值的情况。在这些情况下，寻其中，对于每一个像素点(x,y)，T(x,y)为该点的阈值，m(x,y)找阈值的问题就会变得很困难，有时候用单一的阈值并不能为该点的×rr邻域内像素点的均值，s(x,y)为该点的×rr邻域得到理想的效果。要对图像进行二值化，就必须寻找一种更内像素点的标准方差，k为修正系数。如果假设像素点处(i,j)加有效的计算阈值的方法。目前，二值化的方法很多[1-10]，的灰度值为f(i,j)，则m(x,y)和s(x,y)的计算公式为这些方法大体上可以分为全局阈值法和局部阈值法[4,5,6]。全1x+r/2y+r/2m(x,y)=2ååf(i,j)(2)局阈值法是指对

7、整幅图像选取单一的阈值来进行二值化。这ri=x-r/2j=y-r/2[4,6]种方法一般计算速度较快，在物体和背景的灰度差别较x+r/2y+r/212明显时效果比较好。局部阈值指把图像分成若干区域，对每s(x,y)=2ååf(i,j)(3)个区域设置一个阈值进行二值化，或者对图像中的每一个像ri=x-r/2j=x-r/2素点，根据其邻域的像素点的灰度变化情况来设定一个阈全局阈值法在图像和背景灰度相差较明显时效