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一种改进的字符图像二值化算法_袁璐
引言字符识别技术是识别领域的热点研究方向， 该技术广泛应用于车牌识别、办公自动化、邮件分类管理系统等方面。二值化阈值分割是字符识别前端处理中的一项关键工作， 图像的二值化处理，其目的是要找出一个合适的阈值，将背景和目标像素进行分离，只要阈值选取适当，不仅可以有效的降低小幅背景噪声的影响，同时能够大幅减少数据存储量。当前，用来实现图像二值化的方法有很多，大体上可以分为三类：全局阈值法、局部阈值法以及动态阈值法。全局阈值法： 全局阈值法采用同一个灰度值作为分割门限对整幅图像进行处理，该方法的关键是找到合适的阈值，尽可能使得对图像各个部分的划分均能取得较好效果。全局阈值法包括 Otsu 方法、最大熵法等。全局阈值法算法简单，对于背景和目标灰度差异大、直方图分布呈双峰态的图像分割效果好，对于灰度差异不明显或直方图分布复杂的图像处理效果并不理想。局部阈值法： 局部阈值法根据不同的待处理点及其周围一定区域范围内像素点的灰度特征计算出不同的局部分割阈值。该方法适用于照明不均匀、噪声干扰明显，或者图像灰度呈多级分布的情况。局部阈值法可以等效为将原图像首先划分为多个子图像，在子图像内部分别采用全局阈值法。使用该方法处理后的图像内部各区域边界处会出现灰度分布不连续的现象， 因此还需要利用平滑技术来消除灰度变化。局部阈值法处理灵活，应用较为广泛，然而该方法现速度慢、容易破坏字符笔画连通性。典型的局部阈值法有 Bernsen 方法等。
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