基于改进Otsu和Niblack的图像二值化方法

针对常用的图像二值化方法——全局阈值方法和局部阈值方法存在的对输入图像含有噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差以及处理速度慢的不足,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的图像二值化方法。通过在传统Otsu算法中引入类内方差和快速阈值搜索方法,并将其与Niblack算法结合,将图像的每一行看成一个子图,对每一子图使用改进的阈值进行二值化。实验证明,该方法抗噪声能力强,能准确获取图像的目标信息,同时能保持较快的处理速度。