基于小波与大津法的竹编工艺图像处理技术

本文主要探讨了小波变换和大津法在竹编工艺中的创新应用。随着数字技术的发展，竹编艺术也进入了数字化的领域，作者提出了一种结合数字图像处理的新方法。首先，利用小波变换对扫描得到的含噪图像进行滤波处理，小波变换以其多分辨率分析和局部化特性，能有效地去除图像中的高频噪声，提高图像的清晰度和细节保留度。这种自适应阈值的小波去噪技术，针对图像中的不同频率成分进行针对性处理，显著减少了干扰噪声。 其次，文章着重研究了图像二值化处理的方法，包括大津法、P-tile法和一维最大熵阈值法。大津法，也称为Otsu方法，是一种无参数的阈值选择算法，它根据图像像素的灰度直方图自动确定最佳的二值化阈值，使得两个类别的像素之间差异最大化。然而，作者发现大津法在处理某些特定类型的噪声或图像对比度不均时可能存在局限性。因此，通过对这些方法的比较分析，最终选择了大津法来进行图像二值化，以简化后续的编织过程，提高产品加工的精度和效率。 实践结果显示，这种方法在实际操作中能有效消除图像噪声，提高图像处理的稳定性和精度，使得数字图案能够准确地转化为竹编工艺品。这不仅提升了传统竹编艺术的创新性，也为数字艺术与传统手工艺的融合提供了新的可能。本文的研究为竹编工艺的数字化转型提供了一种实用且有效的工具，对于提升工艺质量、扩大其市场影响力具有重要意义。