图像二值化技术与性能评估综述
"这篇文档是关于图像二值化技术及其定量性能评估的综合调查,作者Mehmet Sezgin和Bulent Sankur探讨了6大类上百种图像阈值算法,并进行了统一的公式表述和性能比较。这些方法根据它们所利用的信息进行分类,如直方图形状、测量空间聚类、熵、对象属性、空间相关性和局部灰度级表面。通过非破坏性测试应用和文档图像的实验,比较了40种精选的阈值方法,基于综合性能指标进行评估,并找出了在不同应用场景中表现优异的阈值算法。该研究版权归属于2004年SPIE." 图像二值化是图像处理中的关键步骤,它将图像转换为黑白两色,便于后续分析和处理。这个过程的核心是确定一个合适的阈值,将像素分为两类:低于阈值的归为黑色,高于阈值的归为白色。在本文中,作者详细总结了六类主要的图像二值化阈值计算方法: 1. **基于直方图形状的方法**:这类方法主要依赖于图像直方图的特征,如峰点、谷点、面积等,以找到最佳分割点。例如,Otsu's 方法就是通过最大化类间方差来确定阈值。 2. **基于测量空间聚类的方法**:这些方法利用像素的统计特性,通过聚类技术寻找合适的阈值,如K-means聚类。 3. **基于熵的方法**:熵是衡量信息不确定性的量,通过最大化或最小化图像的熵,可以找到最佳阈值,以使图像信息最丰富或最简明。 4. **基于对象属性的方法**:考虑图像中的目标物体特性,如大小、形状、纹理等,以优化阈值选择。 5. **基于空间相关性的方法**:考虑像素间的邻域关系,通过空间一致性的分析来决定阈值。 6. **基于局部灰度级表面的方法**:考虑像素的局部环境,如局部平均、局部最大值或最小值,以适应图像的局部变化。 文章还对40种不同的阈值方法进行了实际应用的性能对比,特别是针对非破坏性测试和文档图像这两种场景。通过结合多种性能指标(如清晰度、边缘保持、噪声抑制等),评估了每种方法的优劣,并指出了在不同应用中表现出色的算法。 这篇论文提供了一个全面的图像二值化阈值算法的参考框架,对于研究人员和工程师来说,是理解并选择适合特定任务的二值化方法的重要资源。
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