【数字图像处理】灰度图像二值化

灰度图像

每副图像的每个像素对应二维空间中一个特定的位置，并且有一个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。

灰度图像,也称为灰阶图像,图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值(Intensity)表示。0-255之间表示不同的灰度级。

灰度图像二值化

二值化：以一个值（阈值）为基准，大于（等于）这个值的数全部变为是1（或者0），小于等于这个数的就全部将他们变为0（或1）。

二值化算法处理飞思卡尔赛道思路：设定一个阈值valve，对于图像矩阵中的每一行，从左至右比较各像素值和阈值的大小，若像素值大于或等于阈值，则判定该像素对应的是白色赛道；反之，则判定对应的是黑色的目标引导线。

记下第一次和最后一次出现像素值小于阈值时的像素点的列号，算出两者的平均值，以此作为该行上目标引导线的位置。

摄像头的二值化的代码：

 

Void image_binaryzation()

{

for(int i=0;i

{

    for(int j=0;j

    {

if(Image[i][j] >= Threshold)

       Image_new[i][j]=1;

else

    Image_new[i][j]=0;

    }

}

}

Row是对应采集到的行数，Col是列数，Image[i][j]是摄像头采集未二值化的数据存放的数组，Img[i][j]是新建的存放二值化后的数组。

合适的阈值

在阈值二值化中，最主要的是选取合适的阈值，这也是二值化的难点所在。常用的二值化阈值选取方法有双峰法、p参数法、大律法（Otsu法）、最大熵阈值法、迭代法等。