如何求局部阈值

什么是局部阈值？

局部阈值是指在图像处理中，将图像分成许多子块，每个子块的阈值都是独立计算的阈值。这种方法的优点是可以在不同的区域使用不同的阈值，使得图像处理更加准确。

如何求局部阈值？

1. Osu算法

Osu算法是一种自适应阈值算法，可以自动计算出最佳的阈值。它的原理是：假设图像分成两部分，前一部分是目标物体，后一部分是背景。对于任意一个阈值，都可以计算出前一部分和后一部分的方差之和。Osu算法的目的是找到使得方差之和最小的那个阈值，从而达到自动计算阈值的目的。

2. Sauvola算法

Sauvola算法是一种基于局部统计信息的自适应阈值算法，它可以在光照不均匀、噪声干扰等情况下，有效地提取图像的信息。该算法的流程如下：

• 将图像分成若干个小块；
• 计算每个小块的均值和标准差；
• 根据均值和标准差计算出每个小块的局部阈值。

求局部阈值是图像处理中一个重要的步骤，可以提高图像处理的准确性。Osu算法和Sauvola算法是常用的求局部阈值的方法，它们分别适用于不同的场景，可以根据具体情况选择使用。

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局部阈值，图像处理，Osu算法，Sauvola算法