- Visual C++數字圖像模式識別典型案例詳解
- 馮偉興 梁洪 王臣業編著
- 304字
- 2018-12-31 19:39:07
5.2.3 人臉識別與分割
為了更清晰地顯示人臉和非人臉區域,還要對相似度圖進行二值化處理。圖像的二值化,就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255,也就是將整個圖像呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果。
最常用的方法就是設定一個全局的閾值T,用T將圖像的數據分成兩部分:大于T的像素群和小于T的像素群。將大于T的像素群的像素值設定為白色(或者黑色),小于T的像素群的像素值設定為黑色(或者白色)。這里閾值T采用整幅圖像的灰度平均值。
設圖像 f(x,y)中只有兩種灰度,一種代表物體,另一種代表背景,若物體與背景的灰度有明顯差別,則其灰度直方圖統計呈雙峰狀態。最簡易的方法是直方圖的谷點灰度作為閾值 T,按下式對圖像進行處理可得二值化圖像g(x,y)。

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