bradley自适应阈值算法

Bradley自适应阈值算法是一种用于图像二值化的自适应算法。该算法考虑了图像中光照的变化，并通过计算每个像素点的阈值来实现二值化操作。它的基本思想是遍历图像，计算一个移动的平均值。如果某个像素明显低于这个平均值，则将其设置为黑色，否则设置为白色。

Bradley自适应阈值算法的优点在于简单易实现，并且对光照变化的鲁棒性更高。它适用于处理实时视频数据流，并可以作为增强现实等交互应用中的强大工具。该算法是对已有算法的改进，同时也与一些早期用硬件实现的算法有相似之处。

具体而言，该算法使用了积分图像来进行实时自适应二值化。通过计算每个像素点周围区域内的像素和，可以快速获得移动平均值，并根据该平均值确定像素点的亮度。这使得算法能够更好地适应光照变化，并提供更稳定的二值化结果。

如果您需要更详细的信息以及该算法的源代码，您可以在相关的研究论文和网上资源中找到。