C#,图像二值化(01)——二值化算法综述与二十三种算法目录

news2024/11/16 23:59:28

图像二值化,就是把彩色(先转为灰色图)最终转为黑白两色图片的计算过程。

看似极其简单,但人们研究了几十年,却始终未达到至臻境界的问题。

本文简要介绍了 图像二值化的算法原理、分类及二十三种算法的目录,后续逐个发布源代码与使用效果的图片。

一、图像二值化 和 彩色图转灰度图是图像类AI的基石

图像处理的两个基础功能:图像二值化 和 彩色图转灰度图,是一切图像(视频)为核心的AI的基础。很多AI系统,未能取得良好的预期效果,其中的原因不是AI算法问题,也不是训练集的问题,而是图像二值化 和 彩色图转灰度图 造成的基础数据的问题。当然,更大的问题是,很多AI研究者却未能意识到这个问题,始终在 AI 算法或训练集中打转。

北京联高软件开发有限公司拥有最好的图像二值化 和 彩色图转灰度图算法,其效果是远超 OpenCV ,Matlab 这些学院派产品的。联高算法在 《原本专业级图片漂白软件》 软件中得以实现与应用。

 

二、图像二值化算法概要

2.1 基本概念

2.1.1 灰度图 Gray Scale Image

彩色图一般以3或4个8位byte保存图像数据。灰度图以3个相同的byte值保存图像(很浪费!)。

每个byte,从0---255,因而灰度级别也就是256个级别。0--为黑色;255为白色。

 

2.1.2 二值图(黑白图)Binary Image

二值图,理论上是0/1数据图。为了能够支持各种使用环境,一般以灰度图替代,就是0和255。

2.1.3 直方图 Histogram

灰度直方图是关于灰度级分布的函数,是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素,按照灰度值的大小,统计其出现的频率。灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率。 

直方图均衡化可以使得图片看起来更清晰。 

很多二值化算法是基于灰度直方图进行的。人们一直在想尽办法从直方图中寻找最好的阈值。 

2.1.4 阈值 Threshold

阈的意思是界限,故阈值又叫临界值,是指一个数据的分界值。

按图像某一行的灰度值划分的阈值:

 

按灰度直方图的划分:

 

2.2 图像二值化算法的分类

二值化的核心是寻找最佳的阈值,使得二值化之后出现期望的结果。

按阈值的使用范围,二值化算法分为全局阈值算法 和 局部阈值算法两种。

全局阈值算法 计算简单,速度快,但无法处理很多特殊的图片。

局部阈值算法 计算复杂,速度慢很多,但可以处理这些特殊的图片。

2.2.1 全局阈值 Global Threshold

一般的图片,选择一个合适的阈值,并以该唯一的阈值进行计算,就可以达到效果。

 

2.2.2 局部阈值 Local Threshold

局部阈值是指在一个窗口区内寻找合适的阈值,并对该区域进行计算。

局部阈值的计算往往设计均值平滑、高斯平滑等等更多的、速度比较慢的算法。

三、二十三种二值化算法的目录

3.1 支持函数

3.2 全局阈值算法目录

3.1.1 基本阈值算法 Threshold_Algorithm
3.1.2 Kittler 算法 Kittler_Algorithm
3.1.3 联高基础自适应算法 Automatic_Adaptive_Algorithm
3.1.4 大津算法 Otsu_Algorithm
3.1.5 迭代算法 Iteration_Algorithm
3.1.6 全局加权阈值算法 Global_Threshold_Algorithm
3.1.7 最大熵算法 Maxium_Entropy_Algorithm
3.1.8 均值算法 Mean_Algorithm
3.1.9 百分比算法 Percentage_Algorithm
3.1.10 谷底算法 Valley_Bottom_Algorithm
3.1.11 双峰算法 Intermodes_Algorithm
3.1.12 最佳迭代算法 Best_Iteratived_Algorithm
3.1.13 一维最大熵 Maxium_Entropy_1D_Algorithm
3.1.14 力矩保持法 Moment_Preserving_Algorithm
3.1.15 IsoData算法 IsoData_Algorithm
3.1.16 模糊集理论算法 Huang_Fuzzy_Algorithm
3.1.17 Shanbhag算法 Shanbhag_Algorithm
3.1.18 Yen算法 Yen_Algorithm

3.3 局部阈值算法目录

3.2.1 Wellner自适应算法 Wellner_Adaptive_Algorithm
3.2.2 Bernsen自适应算法 Bernsen_Algorithm
3.2.3 Sauvola自适应算法 Sauvola_Algorithm
3.2.4 Niblack自适应算法 Niblack_Algorithm
3.2.5 Yanowitz Bruckstein自适应算法 Yanowitz_Bruckstein_Algorithm
 

作者将逐步发布以上算法的C#源代码。

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