PotatoPie 4.0 实验教程(21) —— FPGA实现摄像头图像二值化（RGB2Gray2Bin）

PotatoPie 4.0开发板教程目录（2024/04/21）

为什么要进行图像的二值化？

当我们处理图像时，常常需要将其转换为二值图像。这是因为在很多应用中，我们只对图像中的某些特定部分感兴趣，而不需要考虑所有像素的颜色信息。下面我会详细解释为什么要进行图像的二值化：

1. 简化图像结构：彩色图像包含大量的像素，每个像素都有自己的颜色信息。这种复杂性使得图像处理变得复杂。将图像转换为二值图像可以大大简化图像结构，使得后续的处理更加高效。

2. 突出目标特征：在很多应用中，我们只对图像中的某些目标感兴趣，而不关心其他部分。通过二值化，我们可以将目标与背景分离，突出目标的特征，便于进一步的分析和处理。

3. 去除噪声：图像中常常包含各种噪声，如摄像头传感器的噪声、环境光线的影响等。这些噪声会干扰图像的分析和处理。通过二值化，我们可以将噪声过滤掉，只保留目标信息，提高图像的质量。

4. 减少计算量：在一些图像处理算法中，需要对每个像素进行复杂的计算。如果图像的分辨率很高，计算量会非常大。将图像转换为二值图像可以大大减少计算量，提高算法的执行效率。

5. 图像压缩：二值图像只包含黑白两种颜色，信息量较少。因此，可以通过二值化来压缩图像，减少存储空间和传输带宽。

总之，图像二值化是图像处理中的一项基础技术，它可以简化图像结构、突出目标特征、去除噪声、减少计算量以及实现图像压缩等多种目的。

图像二值化的常用算法

图像二值化是图像处理中的一项基础任务，有许多不同的算法可以实现。以下是几种常用的图像二值化算法：

1. 全局阈值法（Global Thresholding）：全局阈值法是最简单和最常用的二值化方法之一。它通过设定一个全局阈值，将图像中的像素分为两类：大于阈值的像素设为白色，小于等于阈值的像素设为黑色。其中，Otsu 方法是全局阈值法中的一种优化方法，它能自动确定最佳的阈值，使得类间方差最大化。

2. 局部阈值法（Loca