改进Otsu二值化算法：灰度直方图与形态学处理在字符识别中的应用

本文研究了基于灰度直方图和形态学处理的二值化算法，由袁璐和李仁发两位作者共同完成，他们在湖南大学信息科学与工程学院开展工作。随着数字图像处理和模式识别技术的飞速发展，字符识别技术已经成为众多应用中的关键环节，特别是在字符预处理阶段，高效的二值化方法对于后续字符分割和特征提取具有决定性的影响。 传统的二值化技术，如Otsu算法，旨在将图像转换为黑白二值图像，以便更好地提取字符的边缘和形状信息。然而，字符图像可能会受到光照、噪声和笔画残缺等因素的影响，这些都可能干扰二值化的准确性。为了克服这些问题，本文提出了一种改进的Otsu算法，它结合了灰度直方图分析来了解图像的像素分布和对比度，并利用形态学处理来增强字符的连通性和消除干扰。 灰度直方图分析有助于找到最佳的阈值分割点，以最小化图像内的像素变异，同时保持字符结构的完整性。通过这种方法，算法能够在减少计算负担的同时，提高字符二值化的效果，使得字符在二值图像中更加清晰和易于处理。形态学操作，如膨胀、腐蚀等，能够填充断裂的线条，消除孤立的像素点，从而改善字符的整体形状。 该研究的实验结果表明，这种改进的Otsu二值化算法在实际字符图像处理中表现出色，不仅提高了字符识别的准确性和效率，还减少了后续处理步骤的复杂性。因此，这项工作对于提升字符识别系统的整体性能具有重要的理论和实践价值。 关键词：二值化、灰度直方图、阈值分割。这篇论文的研究成果对于数字图像处理领域的学者和工程师来说是一份有价值的参考资料，特别是那些关注字符识别和图像预处理技术的人。通过深入理解并应用这种基于灰度直方图和形态学处理的二值化算法，研究人员可以优化他们的字符识别系统，使其在实际应用中更具鲁棒性和可靠性。