[发明专利]图像二值化边界线法

说明书

图像二值化边界线法是真正地从全局出发自适应选取适当的阈值获得高轮廓质量二值化图像的方法，获得的二值化图像是含有尽可能多的物体及轮廓像素，非常便于对感兴趣目标的提取和追踪，便于后续再加工。本方法没有复杂运算，计算量远比大津二值化算法小，处理速度非常快，图像轮廓信息丰富，同时克服大津二值化算法的缺点，处理图像范围广。特别适用图像识别实时性要求高的地方。

技术领域：

本发明属于图像处理技术领域，是对灰度图像采取自适应阈值二值化处理的新方法。

技术背景：

图像二值化就是通过选取适当的阈值将图像上的像素点的灰度值设置为0或255(也可以是其他两个值)，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程，而获得的图像仍然可以反映图像整体和局部特征。由于二值化图像简单，数据量小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓，因此在数字图像处理中占有非常重要的地位，广泛应用于各个领域，如图像识别，目标追踪，光学文字识别技术OCR(optical character recognition),车牌识别等。

发明内容：

本发明的目的在于解决图像识别中，图像二值化后目标丢失和无法提取，且处理速度慢的问题，汪运明图像二值化方法通过全新的、简单的方式，自适应选取适当的阈值获得高清晰轮廓的二值化图像，获得的图像可以明显反映图像整体特征，特别是保留了尽可能多的物体及轮廓像素，对感兴趣目标能非常容易地提取和追踪，进行识别。本方法处理过程简单，没有复杂运算，计算量远比大津二值化算法小，速度远比大津二值化快，实时性更强，同时克服大津二值化算法丢失部分目标图像的局限，适应范围广。

附图说明：

图1是一简单灰度图。

图2是一几何图形较多的灰度图。

图3是一文档截屏的灰度图。

图4是图1经过图像二值化边界线法加工得到的二值图。

图5是图2经过图像二值化边界线法加工得到的二值图。

图6是图3经过图像二值化边界线法加工得到的二值图。

图7是图1经过大津图像二值化算法加工得到的二值图。

图8是图2经过大津图像二值化算法加工得到的二值图。

图9是图3经过大津图像二值化算法加工得到的二值图。

具体实施方式：

1、将图像转换为灰度图。

2、对灰度图像各个灰度进行像素统计，统计时，不统计内部点(所谓的内部点，就是与周围的灰度完全相同的点),得到各个灰度值，然后求和，得到和值。

3、从0开始，对各个灰度累加，当累加值大于和值一半时，判断前一灰度累加值是否大于剩余灰度值(和值减去当前累加值)，如是且灰度不是0，选取前一灰度为阈值，否则选当前灰度为阈值。

4、按取得的阈值，处理灰度图，获得二值化图像。大于阈值为255，小于为0。也可以为其他二值。

本发明巧妙利用统计时，不统计内部点，黑白接触线接近各占一半的思想，保留轮廓像素，达到容易识别、提取目标的目的。