15、灰度分割、纹理与颜色处理技术解析

灰度分割、纹理与颜色处理技术解析

1. 灰度分割方法概述

在灰度分割领域，更新概率、加权Q值以及进行初始分类存在众多方法。一个优秀的算法需有坚实的数学基础和合理的逻辑，但在实现方式上有较大的灵活性。接下来详细介绍几种常见的灰度分割方法。

2. 移动平均法

• 方法背景 ：松弛法存在速度慢的严重缺点。若速度是关注的重点，那么使用移动平均的方法会很有吸引力。该算法专为包含文本的图像（如扫描文档）设计，这类图像通常光照良好，整体图像质量较高。
• 移动平均的计算 ：移动平均是指最近n个像素的平均灰度值。可将图像视为一维像素流，平均灰度值可精确计算或通过以下公式估算：
  [M_{i + 1} = M_i - \frac{M_i}{n} + g_{i + 1}]
  其中，(M_{i + 1})是像素(i + 1)（灰度值为(g_{i + 1})）的移动平均估计值，(M_i)是前一个像素的移动平均。
• 阈值设定与像素二值化 ：任何小于其移动平均固定百分比的像素设为黑色，否则设为白色。为避免图像一侧的偏差，采用了一种名为“boustrophedon”的扫描方法，即每隔一行以相反方向遍历像素，避免了常规C语言扫描二维数组时行尾的不连续性。
• 初始值设定与阈值计算 ：过程从移动平均的估计开始，选择值(127 * n)，这仅影响图像的前几个像素。n的值为列数除以8。使用上述公式计算下一个像素的移动平均估计值，并立即将其用作阈值：
  [V =