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一種改進的字符圖像二值化算法_袁璐
引言字符識別技術是識別領域的熱點研究方向， 該技術廣泛應用于車牌識別、辦公自動化、郵件分類管理系統(tǒng)等方面。二值化閾值分割是字符識別前端處理中的一項關鍵工作， 圖像的二值化處理，其目的是要找出一個合適的閾值，將背景和目標像素進行分離，只要閾值選取適當，不僅可以有效的降低小幅背景噪聲的影響，同時能夠大幅減少數(shù)據(jù)存儲量。當前，用來實現(xiàn)圖像二值化的方法有很多，大體上可以分為三類：全局閾值法、局部閾值法以及動態(tài)閾值法。全局閾值法： 全局閾值法采用同一個灰度值作為分割門限對整幅圖像進行處理，該方法的關鍵是找到合適的閾值，盡可能使得對圖像各個部分的劃分均能取得較好效果。全局閾值法包括 Otsu 方法、最大熵法等。全局閾值法算法簡單，對于背景和目標灰度差異大、直方圖分布呈雙峰態(tài)的圖像分割效果好，對于灰度差異不明顯或直方圖分布復雜的圖像處理效果并不理想。局部閾值法： 局部閾值法根據(jù)不同的待處理點及其周圍一定區(qū)域范圍內(nèi)像素點的灰度特征計算出不同的局部分割閾值。該方法適用于照明不均勻、噪聲干擾明顯，或者圖像灰度呈多級分布的情況。局部閾值法可以等效為將原圖像首先劃分為多個子圖像，在子圖像內(nèi)部分別采用全局閾值法。使用該方法處理后的圖像內(nèi)部各區(qū)域邊界處會出現(xiàn)灰度分布不連續(xù)的現(xiàn)象， 因此還需要利用平滑技術來消除灰度變化。局部閾值法處理靈活，應用較為廣泛，然而該方法現(xiàn)速度慢、容易破壞字符筆畫連通性。典型的局部閾值法有 Bernsen 方法等。
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