遍歷圖像中每一像素，在該像素的鄰域內(nèi)進(jìn)行灰度統(tǒng)計(jì)，計(jì)算OTSU閾值，并僅對(duì)該點(diǎn)進(jìn)行閾值分割。
這樣就能在較好的分割效果下實(shí)現(xiàn)像素平滑過渡，避免了“棋盤”效應(yīng)，由于在當(dāng)像素移動(dòng)時(shí)，只有一行或一列改變，所以可以在每步移動(dòng)中，以新數(shù)據(jù)更新前一個(gè)位置得到的直方圖，從而避免了每次重新計(jì)算整個(gè)直方圖，大大減少了計(jì)算量，使其在一個(gè)可接受的范圍內(nèi)。
為了防止部分區(qū)域受到噪聲干擾而產(chǎn)生的黑塊現(xiàn)象，可以在進(jìn)行局部閾值處理前，進(jìn)行三階的平滑處理，效果相當(dāng)顯著。
結(jié)果
原圖
split_3
經(jīng)全局閾值處理后的圖象
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經(jīng)改進(jìn)的局部閾值處理后的圖像
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總結(jié)
由上圖可見，經(jīng)改進(jìn)的局部閾值處理后的圖像的效果還是相當(dāng)明顯的，可是還是有些不足之處。。
就是處理后的圖像筆畫較粗，容易填掉數(shù)字中的空洞，尤其是4，6，8，9這些含有小孔的數(shù)字，這些都有待進(jìn)一步改進(jìn)。
后續(xù)，我還會(huì)總結(jié)下：傾斜矯正、數(shù)字提取、特征提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的一些心得和改進(jìn)算法。。
最后，再貼兩張hnr項(xiàng)目，界面截圖哈。。
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原文出處： http://www.tboox.org/cn/2016/07/28/hnr-split-image/