灰度图像二值化技术：Otsu与Bernsen算法的比较

"这篇文档是一篇关于灰度图像二值化方法的研究论文，主要探讨了在图像预处理中，特别是模式识别、光学字符识别和医学成像等领域中至关重要的图像二值化技术。论文详细介绍了图像和数字图像处理的基础概念，提到了MATLAB 7.0软件在图像处理领域的应用，并特别关注了灰度图像二值化的实现。作者通过MATLAB 7.0实现了Otsu算法和Bernsen算法，并对这两种算法进行了实验比较和效果分析。" 在图像处理领域，二值化是一种将图像转化为只有黑白两种颜色的过程，对于提高图像处理效率和准确性具有重要意义。灰度图像二值化是将图像中的每个像素点的灰度值映射到0或1，形成黑白两色的图像，从而简化图像结构，便于后续的分析和识别。 MATLAB是一款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，支持图像的读取、显示、处理和分析。在本研究中，MATLAB 7.0被用来实现灰度图像二值化算法，包括全局阈值法和局部阈值法。全局阈值法简单直观，但可能不适应图像内部光照不均匀的情况；而局部阈值法则考虑了邻域信息，能更好地适应图像的局部变化。 Otsu算法是一种自适应的全局阈值方法，通过计算图像的类间方差达到最优分离效果，适用于背景和前景对比明显的图像。算法流程包括计算像素直方图，找出最佳阈值，然后根据该阈值将图像二值化。Bernsen算法则是一种基于局部窗口的自适应二值化方法，它根据像素及其周围像素的灰度差异来确定阈值，对噪声和光照不均具有较好的鲁棒性。 论文的实验部分对比了Otsu方法和Bernsen方法在实际图像上的应用效果，分析了各自的优缺点。实验结果显示，Otsu算法在某些情况下能够提供更清晰的边缘和更好的整体分离效果，而Bernsen算法则在处理局部变化复杂的图像时表现出色。通过这样的对比，研究者可以针对具体应用场景选择最合适的二值化算法。 这篇论文详细阐述了灰度图像二值化的基本理论，介绍了MATLAB 7.0在图像处理中的应用，探讨了两种主流的二值化算法，并通过实验数据进行了比较，为图像处理领域的实践和研究提供了有价值的参考。