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因素只有一个,就是阈值,因为就这一个参数。选过高,图像一片白,选过低,一片黑,都导致图像细节的丧失。
最佳的选择当然是看直方图,选择中间的谷点。但如果整幅图像的灰度分布在空间并不均匀,就会导致二值化后的整体效果不佳。
办法有很多,最基本的就是分割成条、或成块,对每个块选取最适合的阈值进行二值化,这叫做自适应二值化,可获得最佳效果。 详细吧?
最佳的选择当然是看直方图,选择中间的谷点。但如果整幅图像的灰度分布在空间并不均匀,就会导致二值化后的整体效果不佳。
办法有很多,最基本的就是分割成条、或成块,对每个块选取最适合的阈值进行二值化,这叫做自适应二值化,可获得最佳效果。 详细吧?
追问
能说得书面一点吗,这是我们的考试题,谢谢啊!!!
追答
对于成像后的一副静止图像进行二值化处理,其效果只取决于阈值选取的高低。当阈值选得过高时,图像可能会呈现出一片白,而选得过低时,图像可能会呈现出一片黑,都有可能导致图像细节的严重丧失。
如何获得一幅图像的二值化最佳阈值,通常的做法是首先计算直方图,然后选择中间的谷点,使图像的灰度相对均衡地量化到黑白两个灰度级上。但是,通常整幅图像在空间上的灰度分布并非均匀,有的地方偏暗,有的地方偏白,如果使用同一阈值,可能会导致二值化后整体效果不佳。
解决的办法有很多,其中最基本的是采取把图像分割成条或成块来逐条或逐块选择最适合的阈值,进行二值化的方法,称作局部自适应二值化处理,可获得较佳的效果。
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