sauvola二值化算法

Sauvola二值化算法是一种用于图像二值化的方法，它是基于邻域窗口像素的平均值和标准差来计算阈值的。在Sauvola的二值化方法中，阈值t(x, y)是通过计算以像素(x, y)为中心的w×w窗口内像素强度的平均值m(x, y)和标准差s(x, y)来得到的。\[3\]

在该方法中，首先将图像转换为灰度图像，然后使用Sauvola方法计算每个像素的阈值。计算阈值时，使用窗口内像素的平均值和标准差来确定每个像素的二值化阈值。这种方法使用了积分图像来高效地计算平均值和标准差，而不需要对所有像素进行求和。通过使用积分图像，可以使用少量的数学运算来计算平均值和标准差，从而大大提高了算法的效率，并显著减少了运行时间。此外，该方法不依赖于窗口大小，并且不会对原始Sauvola方法的质量产生任何影响。\[1\]\[2\]

总之，Sauvola二值化算法是一种基于邻域窗口像素的平均值和标准差来计算阈值的方法，它使用积分图像来高效地计算阈值，从而提高了算法的效率和运行时间。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [C#，图像二值化（23）——局部阈值的绍沃拉算法（Sauvola Thresholding）及源程序](https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/128667220)[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_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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