简单阈值法和Otsu算法的根本区别是什么?

发布网友发布时间：2022-05-09 17:47

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热心网友时间：2022-05-19 04:21

区别如下：

Niblack算法是通过某一像素点及其邻域内像素点灰度值的均值和标准差计算得到二值化阈值的。在计算图像点(x,y)二值化阈值时，首先计算以(x,y)为中心的n*n大小的区域内像素点的灰度均值m和标准差s。灰度均值m和标准差s的计算公式如下：

然后根据灰度均值和标准差计算得到点(x,y)的二值化阈值T，计算公式为T(x,y)=k*s(x,y)+m(x,y)，其中k为修正系数。最后根据计算得到的阈值T对该点进行二值化处理。将图像中所有的像素点按照此方法处理即可得到二值化图像。

虽然能够实现图像的二值化，但是如果选取的区域均为背景点时，该算法会将灰度值较高的点当做是目标点，导致伪噪声的引入（针对伪噪声引入的问题，产生了Sauvola算法）。此处说明一下Sauvola算法。Sauvola算法可以说是一种改进的Niblack算法。首先也是按照上文所述方式求取灰度均值和标准差，但是采用了不同的阈值选取方法。