光照不均匀图像的二值化处理与优化方法

"一种光照不均匀图像的二值化方法，郭佳、刘晓玉、吴冰、付晓薇，武汉科技大学信息科学与工程学院" 在图像处理领域，二值化是一种将图像转换为黑白两色的技术，常用于提取图像中的特征或目标以便于后续的分析和识别。然而，当图像存在光照不均匀的问题时，传统的二值化方法可能无法有效地进行图像分割，因为单一的全局阈值可能导致重要信息的丢失。 本文针对光照不均匀的图像二值化挑战，提出了一种结合单列处理和改进的Ostu(otsu's method)算法。Ostu方法是一种自动确定二值化阈值的统计方法，旨在最大化类间方差，从而找到最佳的分割点。然而，在光照不均匀的图像中，简单的Ostu方法可能不足以准确地处理每个局部区域。 郭佳等人首先分析了光照不均匀图像的特点，提出先对图像进行单列处理，避免了额外的光照均匀化步骤，这可以减少计算复杂性和处理时间。在单列处理中，图像被按列分割，每一列独立进行二值化，从而适应不同光照条件下的像素。 接着，他们采用了改进的Ostu方法。在每列中，首先应用传统Ostu算法得到一个初始的二值化阈值。然后，考虑到列内的光照强度差异，他们计算出每个列的自适应微调量，以调整初始阈值，使其更加适应局部光照环境。这种方法能够优化每个列的二值化效果，提高图像分割的准确性。 实验结果表明，通过这种方法处理的缺陷钢坯图片，能够有效地将目标特征从光照不均匀的背景中分离出来，验证了该方法的有效性。该研究对于处理如工业检测、医学影像分析等实际场景中的光照不均匀问题具有重要的理论和实践价值。 关键词涉及的“二值化阈值”是指用于区分图像像素的灰度值界限；“光照不均匀”是图像处理中的常见挑战，影响图像质量和处理效果；“Ostu法”是经典的自动阈值选择方法；而“自适应微调量”则是指根据光照条件动态调整阈值的过程，以提升二值化的精确度。 总结起来，这篇研究论文介绍了一种针对光照不均匀图像的创新二值化策略，它结合了单列处理和自适应的Ostu算法，能够更有效地处理光照变化带来的挑战，对于图像分析和识别任务具有较高的实用价值。