图像处理：二值化技术详解及应用

"图像处理之图像的二值化" 在图像处理中，二值化是一种将图像转换为黑白两色调的技术，它将图像中的每个像素点的灰度值设定为两个固定阈值之一，通常是0（黑色）和255（白色）。这种处理方式简化了图像，有助于后续的分析和识别任务。本节主要介绍了两种二值化方法：全局阈值和局部阈值，使用OpenCV库在Python中实现。 1. 全局阈值 全局阈值处理适用于对比度较高的图像，通过一个固定的阈值来区分图像中的前景和背景。在提供的代码段中，`threshold_demo`函数展示了如何使用OpenCV的`cv.threshold`函数进行全局阈值处理。其中，`cv.THRESH_BINARY`与`cv.THRESH_OTSU`结合使用，`cv.THRESH_OTSU`是大律阈值法，可以自动计算最优阈值，减少手动调整的需要。`cv.THRESH_BINARY`则意味着当像素值超过阈值时，将其设为255（白色），反之设为0（黑色）。 函数`cv.threshold`的参数包括： - `src`：输入图像，这里是灰度图像。 - `thresh`：阈值，若使用自动阈值算法如`cv.THRESH_OTSU`，则设置为0。 - `maxval`：最大值，与`THRESH_BINARY`和`THRESH_BINARY_INV`一起使用时，超过阈值的像素设为此值。 - `type`：阈值类型，如`cv.THRESH_BINARY`等。 - `dst`：输出图像，与输入图像大小、类型和通道数相同。 2. 局部阈值法 局部阈值处理考虑了图像局部区域的信息，适应于光照不均匀或对比度变化较大的场景。在代码中，`local_threshold`函数使用了`cv.adaptiveThreshold`函数执行局部阈值操作。`cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`是基于高斯加权平均的自适应阈值方法，它根据周围像素的加权和来确定当前像素的阈值。`blockSize`参数定义了计算阈值的邻域大小，`C`参数是常数值，用于调整阈值。 3. 对超大图像的二值化 对于超大图像，简单的全局阈值可能会引入噪声。为了处理这种情况，`big_image_threshold`函数将图像分割成小块并分别进行局部阈值处理。这样可以避免全局阈值带来的问题，提高二值化的准确性。 在实际应用中，选择合适的阈值方法取决于图像的特性。全局阈值简单快速，适合全局对比度明显的图像；局部阈值则能更好地适应局部光照变化，适合复杂场景的图像处理。理解并灵活运用这些方法，对于图像处理和分析至关重要。