資料介紹
引言字符識別技術是識別領域的熱點研究方向, 該技術廣泛應用于車牌識別、辦公自動化、郵件分類管理系統等方面。二值化閾值分割是字符識別前端處理中的一項關鍵工作, 圖像的二值化處理,其目的是要找出一個合適的閾值,將背景和目標像素進行分離,只要閾值選取適當,不僅可以有效的降低小幅背景噪聲的影響,同時能夠大幅減少數據存儲量。當前,用來實現圖像二值化的方法有很多,大體上可以分為三類:全局閾值法、局部閾值法以及動態閾值法。全局閾值法: 全局閾值法采用同一個灰度值作為分割門限對整幅圖像進行處理,該方法的關鍵是找到合適的閾值,盡可能使得對圖像各個部分的劃分均能取得較好效果。全局閾值法包括 Otsu 方法、最大熵法等。全局閾值法算法簡單,對于背景和目標灰度差異大、直方圖分布呈雙峰態的圖像分割效果好,對于灰度差異不明顯或直方圖分布復雜的圖像處理效果并不理想。局部閾值法: 局部閾值法根據不同的待處理點及其周圍一定區域范圍內像素點的灰度特征計算出不同的局部分割閾值。該方法適用于照明不均勻、噪聲干擾明顯,或者圖像灰度呈多級分布的情況。局部閾值法可以等效為將原圖像首先劃分為多個子圖像,在子圖像內部分別采用全局閾值法。使用該方法處理后的圖像內部各區域邊界處會出現灰度分布不連續的現象, 因此還需要利用平滑技術來消除灰度變化。局部閾值法處理靈活,應用較為廣泛,然而該方法現速度慢、容易破壞字符筆畫連通性。典型的局部閾值法有 Bernsen 方法等。
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