Sauvola算法 C++
时间: 2023-09-24 17:12:45 浏览: 66
Sauvola算法是一种局部阈值方法,用于图像二值化。它是由J. Sauvola和M. Pietikäinen在1997年提出的。该算法通过计算每个像素的局部阈值来确定像素是前景还是背景。在Sauvola算法中,局部阈值是根据像素周围的邻域信息计算得出的。具体而言,对于每个像素,算法会计算该像素周围邻域的平均灰度值和标准差,并使用这些值来计算局部阈值。如果像素的灰度值大于局部阈值,则将其标记为前景,否则标记为背景。
如果你想在C++中实现Sauvola算法,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 定义邻域大小和k值。邻域大小决定了计算局部阈值时考虑的像素范围,k值用于调整阈值的灵敏度。
2. 遍历图像的每个像素。
3. 对于每个像素,计算其周围邻域的平均灰度值和标准差。
4. 使用平均灰度值和标准差计算局部阈值。
5. 将像素的灰度值与局部阈值进行比较,并根据比较结果将像素标记为前景或背景。
通过以上步骤,你可以实现Sauvola算法来进行图像二值化。希望对你有所帮助!\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Sauvola 二值化](https://blog.csdn.net/jinzhichaoshuiping/article/details/86595319)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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