张梅， 王涛

(江苏自动化研究所 计算机事业部， 连云港 222006)



一种工业恶劣环境下的图像二值化方法及FPGA实现

张梅， 王涛

(江苏自动化研究所 计算机事业部， 连云港 222006)

针对工业恶劣环境情况，在研究Canny算法的基础上，对其进行了中值滤波改进。根据改进的Canny 算子边缘信息，将最佳全局阈值法与局部阈值自适应法在边缘信息的基础上融合起来，对图像进行了二值化处理，讨论了算法的FPGA实现方法。实验表明此算法在二值化图像时具有良好的效果，能较好的保留图像的边缘信息。

图像二值化; 恶劣环境; Canny; FPGA

0 引言

图像二值化在目标识别、图像分析及OCR等图像处理中有着非常重要的作用。图像二值化方法的关键是阈值的选取，目前，阈值的选取方法可分为全局阈值法、局部阈值法及动态阈值法[1]。

通常来说，全局阈值法对直方图为双峰、质量较好的图像有效，但对于低对比度和光照不均匀的图像二值化效果不佳，因而应用范围有限。局部阈值法则能够适应较为复杂的情况，比全局阈值法有更为广泛的应用。但它往往忽略了图像的边界特征信息，使得原图像中的一些不同区域在二值化后变成了一块大区域，造成二值化结果图像某些重要信息的丢失。动态阈值法充分考虑了像元的邻域特征，能够根据图像的不同背景情况自适应地改变阈值，可较精确地提取出二值图像，但它过渡地夸大了像元的邻域灰度的变化,会把不均匀灰度分布的背景分割到目标中去，带来许多不应出现的假目标[1]。……