C# 图像二值化算法详解：十三种全局直方图方法

本文档主要探讨了C#中的图像二值化技术，这是一种在图像处理领域广泛应用的技术，特别是在工业、航空航天和汽车零配件等领域。文档涵盖了十三种基于直方图的全局二值化算法，包括灰度平均值法和百分比阈值法等。这些算法因其简单性、易于实现和快速执行速度而受到青睐。 一、灰度平均值法 灰度平均值法是通过计算图像所有像素的灰度平均值来确定阈值。这种方法通常用作其他算法的初始猜测值。实现代码如下： ```csharp public static int GetMeanThreshold(int[] HistGram) { int Sum = 0, Amount = 0; for (int Y = 0; Y < 256; Y++) { Amount += HistGram[Y]; Sum += Y * HistGram[Y]; } return Sum / Amount; } ``` 二、百分比阈值（P-Tile法） P-Tile法由Doyle在1962年提出，它基于先验概率设定阈值，使目标或背景像素的比例与先验概率相匹配。对于先验概率难以估计的图像，此方法可能不适用。实现代码如下： ```csharp public static int GetPTileThreshold(int[] HistGram, int Tile = 50) { int Y, Amount = 0, Sum = 0; for (Y = 0; Y < 256; Y++) Amount += HistGram[Y]; // 计算像素总数 for (Y = 0; Y < 256; Y++) { Sum = Sum + HistGram[Y] * Y; //累加灰度值 } return (int)(((double)Sum / Amount) * Tile / 100); } ``` 除了这两种方法，文档还介绍了其他十一种基于直方图的二值化算法，每种都有其特定的原理和应用场景。这些算法的选择取决于图像的特性，如对比度、噪声水平以及需要突出的目标特征。在实际应用中，开发者可以根据具体需求选择合适的方法，或者结合多种方法以达到更好的图像分割效果。 在C#中实现图像二值化，可以利用.NET框架中的System.Drawing命名空间，其中的Bitmap、Graphics和ColorMatrix类等提供了丰富的图像处理功能。例如，可以使用LockBits和Marshal.Copy方法直接访问图像像素数据，从而实现自定义的二值化算法。 图像二值化是图像处理的重要步骤，能够简化图像，便于后续的分析和识别。C#提供了强大的工具和库支持，使得开发者能够在各种领域中有效地应用图像二值化技术。