图像二值化算法研究：Otsu与Bernsen算法的实现与比较

"图像二值化算法的分析与实现主要探讨了在图像预处理中至关重要的图像二值化技术。文章详细介绍了图像的基本概念，包括图像的定义及其在信息获取中的重要性，特别是在视觉感知中的主导地位。此外，还阐述了数字图像的定义，即通过离散化和量化处理后的二维采样数组，这是计算机处理图像的基础。 数字图像处理技术是利用特定算法对数字图像进行操作，以满足视觉需求或特定应用的要求。这一领域的发展历程包括初创期、发展期、普及期和实用化期，随着技术的进步，处理速度和应用范围都在不断扩大。在20世纪60年代至80年代，图像处理技术逐步从大型机走向微机，处理速度和效率显著提升。 在论文中，作者着重探讨了图像二值化的具体算法，如Otsu算法和Bernsen算法。Otsu算法是一种自适应的二值化方法，它基于图像的直方图，通过最大类间方差来确定最佳阈值，从而将图像分割为前景和背景两部分。Bernsen算法则是一种局部阈值方法，考虑了图像邻域的信息，对每个像素的阈值进行动态计算，能较好地处理光照不均等情况。 在实现方面，作者选择了VC++作为开发工具，这是一个强大的C++编程环境，适用于图像处理和计算机视觉应用。论文详细描述了如何利用VC++实现这些算法，包括算法的编程逻辑和步骤，以及如何通过实验运行和比较这些算法的结果，以便评估它们在实际应用中的性能。 这篇论文为读者提供了关于图像二值化算法的深入理解，不仅涵盖了理论知识，还提供了具体的实践指导。对于从事图像处理、模式识别、OCR或医学成像等相关领域的研究人员和开发者，这是一份宝贵的参考资料。"