資料介紹
針對目前局部閾值二值化結果存在目標虛假或斷裂的缺陷,提出了一種基于圖像分塊的局部閾值二值化方法。首先,將圖像分成若干子塊并分析每個子塊像素灰度變化情況;接著,取一定大小的局部窗口在圖像中移動,比較該局部窗口內與包含窗口自身且比窗口更大區(qū)域內的像素灰度變化情況,更大區(qū)域由窗口模板當前覆蓋的所有子塊組成,以此判斷窗口內是否為灰度變化平坦(或劇烈)區(qū)域;最后,根據(jù)不同的區(qū)域,給出具體的二值化方案。利用7種不同算法對4種不同類型的4組圖像進行了二值化實驗。實驗結果表明該算法在屏蔽背景噪聲和保留目標細節(jié)方面表現(xiàn)最優(yōu),特別地通過對車牌圖像的二值化結果進行定量分析后發(fā)現(xiàn)該算法能夠得到最高召回率和準確率。
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