不均勻光照的二值化方法（去陰影、去曝光）
阿新 • • 發佈：2019-02-13
基於對比背景影象，調整對比度
以下是餘下全文
測試影象是白底黑字
一、演算法思想
1.計算整幅影象的背景影象
2.影象的標準化
3.對比原影象和背景影象，增強和對比度。
二、演算法詳細步驟
1.計算整幅影象的背景影象
(1)設計w*w的區域（w自定義大小）
(2)將(1)的區域去遍歷整幅影象，由於是白底黑字的圖片，將區域中最高的五個畫素點的平均值作為背景值。
原圖
背景影象
2.影象的標準化
簡單來說就是將背景點設定為255，將有效點設定為某個區間的值。（目的是為了之後二值化的時候，更好的確定閾值）
3.對比原影象和背景影象，增強和對比度
基本思想就是區域性區域中背景和原圖的對比度小，將對比度增強。
關鍵是對公式的理解：
詳解：
(1)引數說明：
Ib(x,y)代表背景影象在(x,y)點的畫素值
Is(x,y)代表原影象在(x,y)點的畫素點
Ie(x,y)代表經過去除背景之後的影象
Bj的值是255，代表將背景畫素點轉化為255
k是一個分段函式，代表不同區域的背景和原圖的對比度的縮放（也就是對比度增強的倍數）
(2)公式解釋
1.
否則,Ie(x,y)=Bj;也就是原圖的畫素點大於背景影象的畫素點，由於影象是白底黑字，此畫素點一定是背景畫素點，直接設定為255.
2.
Ie(x,y)=Bj-k(Ib(x,y)-Is(x,y));如果Ib(x,y)>Is(x,y),此原圖的畫素點是有效畫素點，根據畫素點大小判斷對比的縮放比例。例如在陰影很大（或者曝光很大）的地方，對比度（k）要增大。
3.
若（Ie(x,y)<0.75Bj）
set Ie(x,y)=0.75Bj;將原圖中的有效畫素點設定為[0.75Bj,Bj)中的值，為了之後二值化的時候更好的設定閾值.
三、演算法具體實現
大牛的部落格
最後效果圖
四、參考文獻
不均勻光照文字影象的二值化 —賀志明
五、程式碼下載