图像二值化算法总结

******************************************************************************************************************************************

红:数字图像处理视频教程(两部)

{中科院版36讲视频教程 + 电子科大版70讲视频教程(冈萨雷斯 第二版)}
    橙:halcon软件、halcon软件手把手教破解视频教程
    黄:数字图像模式识别demo(C++编写,在公司也是用C++哦)
    绿:halcon软件视频教程、halcon软件在vs2010中配置
    青:面向对象C++视频教程
    蓝:MFC C++视频教程
    紫:海量相关文档资料
    http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.3.w4002-9510581636.11.VUYzOY&id=43025290175

******************************************************************************************************************************************


 回首前尘,尽是可耻的的往事。每当想起这句话,心里惶惶不可终日,兴趣驱动的学习乐在其中,项目驱动的学习不可不为,压力驱动的学习无疾而终。抛去胡乱YY的国际风雨,社稷民生,我们终究要扎扎实实的度过人生的每个阶段!

      2010年的很长时间都在做图像二值化算法方面的工作,看了一些论文,总结了一些算法,总的来说,在这方面的算法特别多,大致可以分成两类,全局阈值二值化和局部阈值二值化。下面链接了比较基础的几种方法:

      还有一些算法如sauvola,循环阈值等等没有把源码贴出来,大家同样可以尝试实现。在使用这些算法的同时,发挥了一下主观能动性,并由此发了一篇paper[1]。

      图像二值化属于图像处理比较基础的内容,经过几十年的发展已经比较成熟,只能作为图像处理这个方向的入门。如果还想在这个领域出一些成果,可以结合当前比较热的一些技术,比如Wavelete,从滤波的角度进行处理。

    

 

参考:

[1] An Adaptive Binarization Method for Camera based Document Image

[2] Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值