灰度图像二值化技术探究：Otsu与Bernsen方法对比

"本文档是一篇关于灰度图像二值化方法的研究报告，主要探讨了灰度图像处理在飞思卡尔等领域的应用。文章详细介绍了图像处理的基本概念，特别是数字图像处理技术，以及MATLAB软件在图像处理中的作用。研究聚焦于二值化技术，包括全局阈值法和局部阈值法，并详细阐述了Otsu方法和Bernsen方法的理论基础、流程图以及实验比较。" 在图像处理领域，灰度图像二值化是一种将图像转化为黑白两色（二值）表示的关键步骤，有助于简化图像结构，增强图像特征，便于后续的分析和识别。这一过程对于模式识别、OCR（光学字符识别）、医学成像等领域至关重要。 MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，其图像处理工具箱提供了丰富的函数和算法，使得研究人员能够方便地实现图像二值化。文章中，作者介绍了MATLAB的基本概念、工作环境以及图像处理工具箱的功能，强调了它在二值化方法实现中的重要性。 在二值化方法部分，文档详细讨论了全局阈值法和局部阈值法。全局阈值法基于整个图像的统计特性设定一个固定阈值，将所有灰度值高于阈值的像素设为白色，低于阈值的设为黑色。这种方法简单但可能无法适应图像内部光照不均的情况。相比之下，局部阈值法考虑了像素邻域的信息，更适用于复杂背景下的图像分割。 Otsu方法是一种自适应的全局阈值选择方法，通过计算类间方差来确定最佳阈值，旨在最大化图像的类间方差，从而实现前景和背景的最佳分离。文章详细分析了Otsu算法的原理，并给出了其流程图。 Bernsen算法则是一种局部自适应二值化方法，根据像素及其周围像素的灰度差异来确定阈值，有效处理光照不均匀问题。文档同样解析了Bernsen算法的运作机制，并展示了其流程图。 实验比较部分，作者对比了Otsu方法和Bernsen方法在实际应用中的效果，分析了各自的优缺点。通过实验结果，得出结论并为未来的研究提供了方向。 这篇研究不仅提供了理论基础，还通过实际操作演示了两种主流的二值化方法，为理解和应用灰度图像二值化提供了深入的见解。