[发明专利]一种灰度图像二值化的自适应全局阈值方法

摘要

一种灰度图像二值化的自适应全局阈值方法，首先对图像进行高斯低通滤波，以便消除高频噪声干扰；计算图像的直方图；归一化直方图，得到归一化的直方图曲线，曲线上点的数目为256；对这256个点进行二元均值聚类；聚类迭代收敛后，输出两个聚类中心的横坐标之间的曲线部分中纵坐标数值最低的点的横坐标值乘以255倍；根据得到的阈值再做二值化处理。本发明从图像灰度直方图的分布出发，模拟人工肉眼判别阈值的经验，提供了一个基于归一化直方图的二维点集聚类的全局阈值选取方法，能够有效地进行二值化处理、计算量较小。

主权项

一种灰度图像二值化的自适应全局阈值方法，其特征在于包括以下步骤：第一步、首先对图像进行高斯低通滤波，用于消除高频噪声干扰；第二步、计算图像的直方图其中i是灰度级，h(i)是灰度级为i的图像像素的数目；第三步、归一化直方图，得到归一化的直方图曲线由这些二维点集组成曲线上点的数目为256；第四步、对上述256个点进行二元均值聚类，聚类的两个点集合P0和P1的初始中心各为(i0/255,h(i0)/Max0＜＝i＜＝255(h(i)))，和(i1/255,h(i1)/Max0＜＝i＜＝255(h(i)))，其中第五步、聚类迭代收敛后，输出两个聚类中心的横坐标之间的曲线部分中纵坐标数值最低的点的横坐标值乘以255倍；第六步、根据第五步得到的阈值再做二值化处理。