改进的OTSU算法：应对不均匀光照图像二值化

本文主要探讨了在不均匀光照条件下的图像二值化处理问题，重点关注了OTSU算法的局限性和改进方法。文章指出，虽然OTSU算法在处理光照均匀的图像时表现出色，但在面对光照不均匀的图像时，其性能下降，无法有效地提取图像信息。为解决这一问题，作者提出了一种新的方法，通过分析图像的亮区和暗区，分别计算最大类间方差来确定每个像素点的阈值，从而更精确地进行二值化处理。 1. 全局二值化算法 全局二值化是图像处理中的基本操作，它通过设定一个全局阈值，将图像像素分为背景和前景两部分。OTSU算法是一种自适应的全局二值化方法，它通过寻找最佳阈值来最大化类间方差，以此来区分背景和前景。然而，OTSU算法在处理光照不均匀的图像时可能会失效，因为它假设图像具有单一的背景和前景分布，这在光照变化的情况下并不成立。 1.2 OTSU算法原理 OTSU算法首先计算图像的累积分布函数（CDF），然后寻找一个阈值，使得这个阈值将背景和前景分割开来，使得两者的类内方差最小而类间方差最大。这个阈值即为最优阈值，用于二值化处理。 1.3 不均匀光照下的问题与改进 在光照不均匀的场景下，OTSU算法的效果会受到影响，因为它无法准确地捕捉到不同光照区域的特征。为了解决这个问题，文献中提出了采用局部阈值算法，如Bernsen、Niblack和Sauvola算法，但这些方法可能会引入噪声，且计算量大。另一种方法是先进行图像增强，如使用Retinex或Gamma校正，但这需要额外的二值化步骤。 1.4 提出的改进方法 针对以上问题，本文提出了一种改进的OTSU算法，通过分析图像的亮区和暗区，分别计算最大类间方差，为图像的亮部和暗部确定不同的阈值。这种方法能够更好地适应光照不均匀的图像，有效提取图像特征。 2. 实验与应用 实验结果显示，该改进的OTSU算法在不均匀光照条件下，能显著提高图像二值化的质量和效率，适用于缺陷检测、边缘检测等领域。这种改进方法有望在各种实际应用中得到广泛应用，尤其是在光照条件复杂的环境中。 本文提出的改进OTSU算法为处理不均匀光照图像提供了新的思路，通过针对不同光照区域设定阈值，提高了图像二值化的准确性和鲁棒性，为后续的图像处理任务提供了更好的基础。未来的研究可能将进一步优化该方法，以应对更多复杂的光照环境和图像类型。