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針對目前局部閾值二值化結果存在目標虛假或斷裂的缺陷，提出了一種基于圖像分塊的局部閾值二值化方法。首先，將圖像分成若干子塊并分析每個子塊像素灰度變化情況；接著，取一定大小的局部窗口在圖像中移動，比較該局部窗口內與包含窗口自身且比窗口更大區域內的像素灰度變化情況，更大區域由窗口模板當前覆蓋的所有子塊組成，以此判斷窗口內是否為灰度變化平坦（或劇烈）區域；最后，根據不同的區域，給出具體的二值化方案。利用7種不同算法對4種不同類型的4組圖像進行了二值化實驗。實驗結果表明該算法在屏蔽背景噪聲和保留目標細節方面表現最優，特別地通過對車牌圖像的二值化結果進行定量分析后發現該算法能夠得到最高召回率和準確率。
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