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針對目前局部閾值二值化結果存在目標虛假或斷裂的缺陷，提出了一種基于圖像分塊的局部閾值二值化方法。首先，將圖像分成若干子塊并分析每個子塊像素灰度變化情況；接著，取一定大小的局部窗口在圖像中移動，比較該局部窗口內與包含窗口自身且比窗口更大區(qū)域內的像素灰度變化情況，更大區(qū)域由窗口模板當前覆蓋的所有子塊組成，以此判斷窗口內是否為灰度變化平坦（或劇烈）區(qū)域；最后，根據不同的區(qū)域，給出具體的二值化方案。利用7種不同算法對4種不同類型的4組圖像進行了二值化實驗。實驗結果表明該算法在屏蔽背景噪聲和保留目標細節(jié)方面表現最優(yōu)，特別地通過對車牌圖像的二值化結果進行定量分析后發(fā)現該算法能夠得到最高召回率和準確率。
圖像分塊
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