[发明专利]基于自适应混合阈值的智能电表芯片图像二值化处理方法

权利要求书

1.基于自适应混合阈值的智能电表芯片图像二值化处理方法，其特征在于，包括步骤：

S1、对原始图像进行预处理获得灰度图像；

S2、根据整幅灰度图像的灰度值计算全局阈值T_g；

S3、计算灰度图像中每个像素点对应的笔画宽度，并自适应地计算每个像素对应的窗口宽度，根据每个窗口内像素值计算每个像素的局部阈值T_w；

S4、将全局阈值T_g和局部阈值T_w结合计算得到混合阈值T；

S5、根据混合阈值T对灰度图像进行二值化操作，得到二值化处理后的图像。

2.如权利要求1所述的基于自适应混合阈值的智能电表芯片图像二值化处理方法，其特征在于，S1中对原始图像进行预处理包括：

S1.1、对原始图像进行中值滤波；

S1.2、使用拉普拉斯算子法增强图像对比度。

3.如权利要求2所述的基于自适应混合阈值的智能电表芯片图像二值化处理方法，其特征在于，S1.1中对原始图像进行中值滤波的具体方法为：

S1.1.1、首先以原始图像的每个像素点为中心取5×5大小的区域；

S1.1.2、然后将该区域内的像素按灰度大小排序；

S1.1.3、最后使用该数列的中值来替换掉中心像素。

4.如权利要求2所述的基于自适应混合阈值的智能电表芯片图像二值化处理方法，其特征在于，S1.2中使用的拉普拉斯算子法具体为：

S1.2.1、对原始图像中每个像素f(x,y)求拉普拉斯算子，具体为：

S1.2.2、根据拉普拉斯算子，更新像素点的值其中c为2。

5.如权利要求1所述的基于自适应混合阈值的智能电表芯片图像二值化处理方法，其特征在于，S2具体为：设灰度图像f(x,y)有N个像素点，L个灰度级；将f(x,y)分为C₀和C₁两类，C₀类由f(x,y)在灰度级[0,T_g]内的像素点组成，C₁类由f(x,y)在灰度级[T_g+1,L]内的像素点组成，这两类的类间方差为：σ²＝μ₀(m₀-m)²+μ₁(m₁-m)²，其中μ₀和μ₁分别是C₀和C₁两类的概率，m₀和m₁分别是C₀和C₁两类的灰度均值，m是整幅灰度图像的灰度均值；在L级的灰度范围内，采用遍历的方法选取出当类间方差最大时所对应的阈值，即为全局阈值T_g。

6.如权利要求1所述的基于自适应混合阈值的智能电表芯片图像二值化处理方法，其特征在于，S3包括步骤：

S3.1、计算出每个像素点对应的笔画宽度，并自适应地计算每个像素对应的窗口宽度，计算公式为：W(x,y)＝2×A(x,y)+29，其中A为笔画宽度矩阵，W(x,y)为每个像素对应的窗口宽度；

S3.2、求取每一点自适应参数K值，其中，S_w是窗口内像素的标准差；

S3.3、计算局部阈值T_w，其中，S_w是窗口内像素的标准差，m_w是窗口内像素的平均值，K为每一像素点的自适应参数。