[發明專利]提高二值化閾值選擇精確度的方法

在審

• 申請號: 201810275496.1
• 申請日: 2018-03-30
• 公開（公告）號: CN110322450A
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發明（設計）人: 張杰
• 申請（專利權）人: 張杰
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了提高二值化閾值選擇精確度的方法，涉及圖像灰度二值化處理，包括閾值分割算法，還包括以下步驟：S1，獲取3張以上的圖像，并進行灰度化處理；S2，對灰度圖像進行亮度檢測，獲得3張以上的圖像亮度均值，取3張以上圖像的亮度總體均值；S3，取最接近亮度總體均值的圖像進行亮度分段處理，高于128的部分作為亮度調節的系數；S4，將系數作為閾值，采用閾值分割算法進行二值化處理。所述亮度檢測還可以采用對比度、飽和度作為標的。本發明能夠對過亮或過暗圖像起到抑制作用，提高二值化閾值選擇的精確度，提高后期圖像處理的準確度。

技術領域

本發明涉及一種圖像灰度二值化處理，具體涉及提高二值化閾值選擇精確度的方法。

背景技術

閾值選擇一直是圖像處理領域的難題，閾值決定了二值化圖像后信息損失的程度，進而影響圖像處理的效果。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是現有圖像二值化處理過暗或過亮背景時算法不足，目的在于提供提高二值化閾值選擇精確度的方法，解決上述問題。

提高二值化閾值選擇精確度的方法，包括閾值分割算法，還包括以下步驟：

S1，獲取3張以上的圖像，并進行灰度化處理；

S2，對灰度圖像進行亮度檢測，獲得3張以上的圖像亮度均值，取3張以上圖像的亮度總體均值；

S3，取最接近亮度總體均值的圖像進行亮度分段處理，高于128的部分作為亮度調節的系數；

S4，將系數作為閾值，采用閾值分割算法進行二值化處理。

S1，3張以上圖像能夠避免隨機誤差；S2，總體均值用于確保圖像不會出現突變情況；S3，128為像素區域0-255的中心，總體均值與128的差值能夠有效代表偏移位置，獲得最佳的閾值情況。

進一步地，所述亮度檢測還可以采用對比度、飽和度作為標的。對比度與飽和度和亮度檢測有相應關系，因此也可以作為二值化閾值選擇精度的參考依據。

本發明與現有技術相比，具有如下的優點和有益效果：

本發明提高二值化閾值選擇精確度的方法，能夠對過亮或過暗圖像起到抑制作用，提高二值化閾值選擇的精確度，提高后期圖像處理的準確度。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，下面結合實施例，對本發明作進一步的詳細說明，本發明的示意性實施方式及其說明僅用于解釋本發明，并不作為對本發明的限定。

實施例

本發明提高二值化閾值選擇精確度的方法，包括閾值分割算法，還包括以下步驟：

S1，獲取3張以上的圖像，并進行灰度化處理；

S2，對灰度圖像進行亮度檢測，獲得3張以上的圖像亮度均值，取3張以上圖像的亮度總體均值；

S3，取最接近亮度總體均值的圖像進行亮度分段處理，高于128的部分作為亮度調節的系數；

S4，將系數作為閾值，采用閾值分割算法進行二值化處理。S1，3張以上圖像能夠避免隨機誤差；S2，總體均值用于確保圖像不會出現突變情況；S3，128為像素區域0-255的中心，總體均值與128的差值能夠有效代表偏移位置，獲得最佳的閾值情況。

所述亮度檢測還可以采用對比度、飽和度作為標的。對比度與飽和度和亮度檢測有相應關系，因此也可以作為二值化閾值選擇精度的參考依據。

以上所述的具體實施方式，對本發明的目的、技術方案和有益效果進行了進一步詳細說明，所應理解的是，以上所述僅為本發明的具體實施方式而已，并不用于限定本發明的保護范圍，凡在本發明的精神和原則之內，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。