数字图像处理 实验 bmp位图的二值化与反色
数字图像处理实验报告 (图像编码)
实验三图像编码一、实验内容:用Matlab语言、C语言或C++语言编制图像处理软件，对某幅图像进行时域和频域的编码压缩。
二、实验目的和意义:1. 掌握哈夫曼编码、香农-范诺编码、行程编码2．了解图像压缩国际标准三、实验原理与主要框架:3.1实验所用编程环境:Visual C++6.0（简称VC）3.2实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:(如图3.1)图3.1 位图的文件结构具体组成图:单色DIB 有2个表项16色DIB 有16个表项或更少 256色DIB 有256个表项或更少 真彩色DIB 没有调色板每个表项长度为4字节（32位） 像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍biSize biWidth biHeight biPlanes biBitCount biCompression biSizeImagebiXPelsPerMeter biYPelsPerMeter biClrUsedbiClrImportantbfType=”BM ” bfSizebfReserved1 bfReserved2 bfOffBits BITMAPFILEHEADER位图文件头 （只用于BMP 文件）BITMAPINFOHEADER位图信息头Palette 调色板DIB Pixels DIB 图像数据3.3 数字图像基本概念数字图像是连续图像(,)f x y 的一种近似表示，通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示：(0,0)(0,1)...(0,1)(1,0)(1,1)...(1,1).........(1,0)(1,1)...(1,1)f f f M f f f M f N f N f N M -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦每一个采样单元叫做一个像素(pixel )，上式(2.1)中，M 、N 分别为数字图像在横(行)、纵(列)方向上的像素总数。
数字图像处理中的二值化技术研究
数字图像处理中的二值化技术研究数字图像处理是指对数字化的图像进行各种算法处理，以改善图像质量、实现目标应用和进行图像分析等。
其中，二值化技术是数字图像处理中应用最为广泛的技术之一。
本文将从二值化的基本原理、常见算法、优化技术以及应用等方面进行综述。
一、二值化的基本原理二值化是将一幅灰度图像转换成只有两种颜色的图像，常见的是黑白二值图像。
它的目的是将灰度范围较大的图像转换为仅包含两种灰度值的图像，以便进行图像分析和处理。
二值化的基本原理就是根据一定的阈值将像素点的灰度值分为两类，一类是大于等于阈值的像素点，另一类是小于阈值的像素点。
然后将这两类像素点分别用黑色和白色进行表示，从而得到一幅二值图像。
二、常见的二值化算法1.全局阈值法全局阈值法也称为固定阈值法，是最简单、最基本的二值化算法之一。
它的原理是将整幅图像的灰度直方图进行分析，将图像中所有像素的灰度值设置为一个固定的阈值，一般取灰度直方图的平均值或中值。
然后对于灰度值大于等于该值的像素点置为白色，灰度值小于该值的像素点置为黑色。
但这种算法容易受到光照不均匀、噪声较多等因素的影响，产生误判。
2.手动阈值法手动阈值法是根据观察或经验设置阈值，也称为交互式的阈值法。
它适用于像素灰度值分布不均匀，且图像背景和目标差异大的情况。
3.自适应阈值法自适应阈值法是根据图像在局部区域内的灰度值特征进行划分，常见的有局部均值法和Otsu法。
局部均值法是将像素点周围一定大小的区域内的灰度值作为阈值，并将该像素点二值化。
这种算法可以对灰度分布不均匀、光照不均匀等情况适用。
Otsu法是利用图像中目标与背景之间灰度值分布的偏差，自适应地确定一个能够最大程度区分两个类别的阈值。
4.基于形态学的阈值法形态学阈值法基于二值图像形态学操作的方法，能够有效去除噪声和骨骼化等图像处理，并能够保留目标的边界。
它的核心思想是基于图像特征对阈值进行判断，通常是先对图像进行形态学膨胀操作，然后求出局部的最大值，作为阈值进行二值化操作。
数字图像处理课程设计报告matlab
数字图像处理课程设计报告姓名：学号：班级： .net设计题目：图像处理教师：赵哲老师提交日期： 12月29日一、设计内容：主题：《图像处理》详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等），二、涉及知识内容：1、二值化2、各种滤波3、算法等三、设计流程图四、实例分析及截图效果：运行效果截图：第一步：读取原图,并显示close all;clear;clc;% 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close allI=imread('1.jpg');% 插入图片1.jpg 赋给Iimshow(I);% 输出图II1=rgb2gray(I);%图片变灰度图figure%新建窗口subplot(321);% 3行2列第一幅图imhist(I1);%输出图片title('原图直方图');%图片名称一，图像处理模糊H=fspecial('motion',40);%% 滤波算子模糊程度40 motion运动q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q);imhist(q1);title('模糊图直方图');二，图像处理锐化H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的qq=imfilter(I,H,'replicate');qq1=rgb2gray(qq);imhist(qq1);title('锐化图直方图');三，图像处理浮雕(来源网络)%浮雕图l=imread('1.jpg');f0=rgb2gray(l);%变灰度图f1=imnoise(f0,'speckle',0.01);%高斯噪声加入密度为0.01的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1];%采用h3对图像f2进行卷积滤波f4=conv2(f1,h3,'same');%进行sobel滤波h2=fspecial('sobel');g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作四，图像处理素描(来源网络)f=imread('1.jpg');[VG,A,PPG] = colorgrad(f);ppg = im2uint8(PPG);ppgf = 255 - ppg;[M,N] = size(ppgf);T=200;ppgf1 = zeros(M,N);for ii = 1:Mfor jj = 1:Nif ppgf(ii,jj)<Tppgf1(ii,jj)=0;elseppgf1(ii,jj)=235/(255-T)*(ppgf(ii,jj)-T);endendendppgf1 = uint8(ppgf1);H=fspecial('unsharp');Motionblur=imfilter(ppgf1,H,'replicate');figure;imshow(ppgf1);调用function [VG, A, PPG] = colorgrad(f, T)if (ndims(f)~=3) || (size(f,3)~=3)error('Input image must be RGB');endsh = fspecial('sobel');sv = sh';Rx = imfilter(double(f(:,:,1)), sh, 'replicate');Ry = imfilter(double(f(:,:,1)), sv, 'replicate');Gx = imfilter(double(f(:,:,2)), sh, 'replicate');Gy = imfilter(double(f(:,:,2)), sv, 'replicate');Bx = imfilter(double(f(:,:,3)), sh, 'replicate');By = imfilter(double(f(:,:,3)), sv, 'replicate');gxx = Rx.^2 + Gx.^2 + Bx.^2;gyy = Ry.^2 + Gy.^2 + By.^2;gxy = Rx.*Ry + Gx.*Gy + Bx.*By;A = 0.5*(atan(2*gxy./(gxx-gyy+eps)));G1 = 0.5*((gxx+gyy) + (gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A));A = A + pi/2;G2 = 0.5*((gxx+gyy) + (gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A)); G1 = G1.^0.5;G2 = G2.^0.5;VG = mat2gray(max(G1, G2));RG = sqrt(Rx.^2 + Ry.^2);GG = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);BG = sqrt(Bx.^2 + By.^2);PPG = mat2gray(RG + GG + BG);if nargin ==2VG = (VG>T).*VG;PPG = (PPG>T).*PPG;endf1=rgb2gray(f);imhist(f1);title('素描图直方图');五，图像处理实色混合(来源网络)%实色混合I(I<=127)=0; %对像素进行处理，若值小于等于127，置0 I(I>127)=255; %对像素进行处理，若值大于127，置255 imshow(I);title('像素图');I1=rgb2gray(f);imhist(I1);title('像素图直方图');六，图像处理反色图f=imread('1.jpg');q=255-q;imshow(q);title('反色图');imhist(q1);title('反色图直方图');七，图像处理上下对称A=imread('1.jpg');B=A;[a,b,c]=size(A);a1=floor(a/2); b1=floor(b/2); c1=floor(c/2);B(1:a1,1:b,1:c)=A(a:-1:a-a1+1,1:b,1:c);figureimshow(B)title('上下对称');A=rgb2gray(A);figureimhist(A)title('上下对称直方图');八，图像处理类左右对称C=imread('1.jpg');A=C;C(1:a,1:b1,1:c)=A(1:a,b:-1:b+1-b1,1:c);figureimshow(C)title('左右对称');A=rgb2gray(A);figureimhist(A)；title('左右对称直方图');九，图像处理单双色显示a=imread('1.jpg');a1=a(:,:,1);a2=a(:,:,2); a3=a(:,:,3);aa=rgb2gray(a);a4=cat(3,a1,aa,aa); a5=cat(3,a1,a2,aa);figuresubplot(121);imshow(a4);title('单色显示');subplot(122);imshow(a5);title('双色显示');a4=rgb2gray(a4);a5=rgb2gray(a5);figuresubplot(121);imhist(a4);title('单色显示直方图');subplot(122);imhist(a5);title('双色显示直方图');十，图像处理亮暗度调整a=imread('1.jpg');a1=0.8*a;figuresubplot(121);imshow(a1);title('暗图');subplot(122);imshow(a2);title('亮图')q3=rgb2gray(a1);q4=rgb2gray(a2);figuresubplot(121);mhist(q3);title('暗图直方图') subplot(122);imhist(q4);title('亮图直方图')十一，图像处理雾化处理q=imread('1.jpg');m=size(q,1);n=size(q,2);r=q(:,:,1);g=q(:,:,2);b=q(:,:,3);for i=2:m-10for j=2:n-10k=rand(1)*10;%产生一个随机数作为半径di=i+round(mod(k,33));%得到随机横坐标dj=j+round(mod(k,33));%得到随机纵坐标r(i,j)=r(di,dj);%将原像素点用随机像素点代替 g(i,j)=g(di,dj);b(i,j)=b(di,dj);endenda(:,:,1)=r;a(:,:,2)=g;a(:,:,3)=b;imshow(a)title('雾化处理图');q=rgb2gray(a);figureimhist(q);title('雾化处理图直方图');十二，图像处理高斯滤波I = imread('1.jpg');G =fspecial('gaussian', [5 5], 2);% fspecial生成一个高斯滤波器Ig =imfilter(I,G,'same');%imfilter使用该滤波器处理图片imshow(Ig);title('高斯滤波');I1=rgb2gray(Ig);imhist(I1);title('高斯滤波直方图');十三，图像处理色彩平衡（来自网络）im=imread('1.jpg');im2=im;%存储元图像im1=rgb2ycbcr(im);%将im RGB图像转换为YCbCr空间。
DSP 数字图像处理实验
数字图像处理实验一、实验目的1．了解数字图像处理的基本原理；2．学习灰度图像反色处理技术；3．学习灰度图像二值化处理技术；4．掌握数字图像处理在DSP上的实现。
二、实验设备计算机，CCS 2.0版软件，DSP仿真器，实验箱。
三、实验要求要求实现灰度图像的读入、反色处理和二值化处理，并将原灰度图像、反色处理后和二值化处理后的图像显示出来。
四、实验步骤和内容1．实验准备（1）DSP仿真器与计算机连接好；（2）将DSP仿真器的JTAG插头与SEED-DEC5502单元的J1相连接；（3）打开SEED-DTK5502的电源。
观察SEED-DTK_MBoard单元的＋5V，＋3.3V，＋15V，－15V的电源指示灯以及SEED-DEC5502的电源指示灯D2、D4是否均亮；若有不亮的，请断开电源，检查电源。
（4）复习数字图像处理的基本原理，重点学习灰度图像反色处理和二值化处理相关的理论知识；（5）在计算机E盘，建立“Tu”子目录，将“Lena64.bmp”文件拷入；2．具体实验步骤（1）打开CCS软件，进入CCS的主界面；（2）按照在CCS环境下进行DSP程序开发的一般过程和实验要求编写程序；首先在E盘建立一个自己的工作目录，然后运行Project/New命令，新建一个工程文件（扩展名为.pjt）；接着运行File/New/Source File命令新建扩展名为.c的主程序和扩展名为.cmd的链接命令文件；将C的运行支持库文件rts55x.lib（位于C:\ti\c5500\cgtools\lib目录下）复制到E盘自己建立的工作目录下；（3）运行Project /Add Files to Project命令，将扩展名为.c的主程序、扩展名为.cmd的链接命令文件和C的运行支持库文件rts55x.lib添加到工程文件当中去；在工程管理窗口中，双击Source文件夹下的C语言源文件，可以在右边窗口中看到该文件的具体内容，如下图3-4所示；然后可以继续编辑、修改源程序，以便满足实验要求。
数字图像处理二值图像处理PPT课件
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(d) 边界的8链码表
•链 码 的 表 示 方 法 具 有 下 面 一 些 有 趣 的 特 性 ： • ① 如果曲线上的像素数目为N，那么链码的长度则为N-1； • ② 链码是和起点相关的，不同的起点可以得到不同的链码表示。 • ③ 链码具有平移的不变性，也就是说曲线的位置变动不改变其链码结构； • ④ 曲线的旋转将使得得到的链码中的每个元素分量增加相同的数值。
• 对于离散的的数字图像f(i,j)，矩定义为：
• 对于二值图像，在目标区域R有f(i,j)=1，背景区域f(i,j)=0，因此：
M 1 N 1
mpq
i p j q f (i, j) p, q 0,1,2
i0 j0
mpq
ip jq
(i, j)R
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• 同样的，考察二值图像各阶矩，我们可以知道，其零阶矩m00为目标区域的面 积，也即区域中包含的点数；假设
• ② 对称性：
；
• ③ 三角不等式：
d(A, B) 0
d(A, B) d(B, A) d(A,C) d(A, B) d(B,C)
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•假 设 计 算 点 P ( a , b ) 与 Q ( c , d ) 间 距 离 可 以 采 取 下 面 的 几 种 定 义 形 式 ：
•
① 欧几里德距离，用来De表示，如下式所示：
阶矩称为惯性矩。
•中心矩 ：
pq (x x) p ( y y)q f (x, y)dxdy p, q 0,1,2
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• 低阶矩主要描述区域的面积、转动惯量、质心等等，具有明显得几何意义，而高 阶矩一般主要描述区域的细节特征，比如三阶矩描述扭曲度，四阶矩描述峰值的状 态等等，一般来说高阶矩受到图像离散化等的影响，高阶矩一般在应用中不一定十 分准确。
BMP图像的读写(8位和24位)
南通大学计算机科学与技术学院《数字图像处理》课程实验报告书实验名BMP文件的读写（8位和24位）班级计121姓名张进学号**********2014年6月16 日一、实验内容1、了解BMP文件的结构2、8位位图和24位位图的读取二、BMP图形文件简介BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式，在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图象文件格式。
Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。
Windows 3.0以前的BMP图文件格式与显示设备有关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。
Windows 3.0以后的BMP图象文件与显示设备无关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式（注：Windows 3.0以后，在系统中仍然存在DDB位图，象BitBlt()这种函数就是基于DDB位图的，只不过如果你想将图像以BMP格式保存到磁盘文件中时，微软极力推荐你以DIB格式保存），目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图象。
BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp（有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名）。
位图文件可看成由4个部分组成：位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、彩色表(color table)和定义位图的字节阵列，它具有如下所示的形式。
位图文件结构内容摘要三、读写涉及的原理1、图像的二值化的基本原理图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
图像处理中的图像二值化算法
图像处理中的图像二值化算法随着科技的发展，图像处理技术应用越来越广泛。
作为一项基础技术，图像二值化算法在图像处理中扮演着非常关键的角色，它可以将图像分割成黑白两种颜色，也就是将图像中的灰度值转化为0和1，简化了后续的处理流程。
本文将介绍图像二值化算法的基本原理和应用情况。
一、二值化算法的基本原理在图像中，每个像素都有一定的灰度值，在8位灰度图像中，灰度值的范围在0-255之间，其中0是代表黑色，255代表白色。
当我们需要处理一张图片时，如果直接对每一个灰度值进行处理，那么处理的过程就会非常繁琐，因此，我们需要将图像灰度值转化为0和1两种数字进行处理。
常见的二值化算法有全局阈值算法、局部阈值算法、自适应阈值算法、基于梯度算法等。
其中，全局阈值算法是最基本、最简单的一种算法。
它将整张图像分成黑白两个部分，通过将整个图像的像素点的灰度值与一个固定的阈值进行比较，如果像素点的灰度值大于阈值，就将该像素点的灰度值置为1，否则置为0。
使用全局二值化算法的步骤如下：1.将图像读入到内存中；2.将图像转化为灰度图像；3.计算整个图像的平均灰度值，该平均灰度值作为全局阈值；4.将图像中每个像素点的灰度值与该全局阈值进行比较，灰度值大于等于该全局阈值的像素点赋值为255（代表白色），小于该阈值的像素点赋值为0（代表黑色）；5.输出处理后的图像。
当然，这种方法的缺点也非常明显，那就是无法适应不同场合下的图像处理需求，处理效果难以保证。
因此，我们需要更为灵活的算法和方法来进行二值化处理。
二、不同类型的二值化算法1.基于直方图的全局阈值法二值化算法中的全局阈值算法通常是将整个图像分成两类像素：一类像素比较暗，另一类像素比较亮。
在直方图中，该分割就是直方图上的两个峰。
我们可以通过直方图分析来确定这个阈值，并将灰度值低于阈值的像素变为黑色，将灰度值高于阈值的像素变为白色。
对于图像I(x,y)，它的灰度直方图h(i)可以表示为：h(i) = N(i) / MN (i=0,1,…,L-1)其中N(i)是图像中所有像素灰度值为i的像素数量，MN是总的像素数量，L是灰度级别数量（在8位图像中，L等于256）然后我们需要确定一个阈值T，所有像素点的灰度值小于T的变为黑色，大于等于T的变为白色。
bmp位图的二值化与反色
一.实验目的：理解图像的象素操作。
理解二值化，挖空，线性变换，直方图与反色的本质。
二.实验内容及步骤：1.根据实验一的结果，VC6.0开发环境下的资源编辑器中，在主菜单下添加一名为“点运算”的菜单。
并添加两个分别名为“二值化”与“反色”的子菜单项。
分别给它们名为“IDM_ERZH”、“IDM_FANCE”的ID。
2.打开classwizard，分别为下述两菜单项加入相应的消息映射函数。
3.在函数体中加入二值化和反色的实现代码。
4.在两函数体最后加入更新视图的函数：Invalidate。
5. 同理，对挖空，线性变换，直方图进行操作。
三. 实验结果及代码：原图像：二值化及反色后图像：直方图：二值化及反色的代码：void C Ydc View::OnErzh(){// TODO: Add your command handler code here long w,h,i,j;w=m_DibHead->biWidth;h=m_DibHead->biHeight;unsigned char temp(0);for(i=0;i<3*h;i++)for(j=0;j<w;j++){temp=*(m_Image+i*w+j);if(temp>20)*(m_Image+i*w+j)=255;else *(m_Image+i*w+j)=0;}Invalidate();}void C Ydc View::OnFance(){// TODO: Add your command handler code here long w,h,i,j;w=m_DibHead->biWidth;h=m_DibHead->biHeight;for(i=0;i<3*h;i++)for(j=0;j<w;j++){*(m_Image+i*w+j)=255-*(m_Image+i*w+j);}Invalidate();}挖空，线性变换，直方图的代码：void C Ydc View::OnWakong(){// TODO: Add your command handler code here //控空（即挖空）：long w,h,i,j;w=m_DibHead->biWidth;h=m_DibHead->biHeight;for(i=0;i<h;i++)for(j=0;j<w;j++){if((i-h/2)*(i-h/2)+(j-w/2)*(j-w/2)<10000)*(m_Image+i*w+j)=255;}Invalidate();}void C Ydc View::OnLinechange(){// TODO: Add your command handler code here //线性变换：long w,h,i,j;w=m_DibHead->biWidth;h=m_DibHead->biHeight;unsigned char temp(0);for(i=0;i<3*h;i++)for(j=0;j<w;j++){temp=*(m_Image+i*w+j);if(temp<100)*(m_Image+i*w+j)=255;*(m_Image+i*w+j)= *(m_Image+i*w+j)*1.5; }Invalidate();}void C Ydc View::OnZft(){// TODO: Add your command handler code here//1.统计long w,h,i,j;long a[256];long max=0;for(i=0;i<256;i++)a[i]=0;w=m_DibHead->biWidth;h=m_DibHead->biHeight;for(i=0;i<h;i++)for(j=0;j<w;j++){a[*(m_Image+i*w+j)]+=1;}//2.归一化for(i=0;i<256;i++)if(a[i]>max)max=a[i];for(i=0;i<256;i++){a[i]=a[i]*200/max;}//3.量化int y=300;CDC *Pdc=GetDC();for(i=0;i<256;i++){Pdc->MoveTo(i+300,y);Pdc->LineTo(i+300,y-a[i]);}}思考与练习：1.说明影响二值化效果的参数是什么？图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
二值化方法
二值化方法
二值化方法是一种将图像转换为黑白两种颜色的方法。
通常情况下，我们使用像素阈值方法将灰度图像转换为二值图像。
在这种方法中，我们将图像中的每个像素与特定阈值进行比较。
如果像素的灰度值高于阈值，则将其设置为白色，否则将其设置为黑色。
像素阈值方法有多种变体。
例如，全局阈值法使用固定的阈值值将整个图像转换为二值图像。
自适应阈值法则使用不同的阈值值将图像分成许多块，并在每个块中使用适当的阈值值。
这些方法的目的是根据图像的内容自适应地选择阈值值。
还有其他的二值化方法，例如Otsu二值化方法。
在这种方法中，我们选择一个阈值值，使得将图像分成两部分，使得两部分之间的方差最小。
这种方法被广泛应用于图像分割中，其中我们试图将图像分成不同的部分以进行后续处理。
总之，二值化方法是一种将图像转换为只有黑白两种颜色的方法。
它的目的是将图像分成明显的部分以便于后续处理。
这种方法有多种变体，每种变体都有自己的优点和缺点。
图像处理中的二值化方法对比
图像处理中的二值化方法对比图像处理是一门广泛应用于计算机视觉领域的重要技术。
而二值化是图像处理中常用的一种方法，其能将图像分为黑白两个部分，使得图像中只存在黑白两种颜色的像素点。
在本文中，我将介绍几种常见的二值化方法，并对它们进行对比分析。
1. 阈值二值化方法阈值二值化方法是最简单而直观的一种二值化方法，其通过设置一个固定的阈值，将图像中的像素点的灰度值与该阈值进行比较，大于阈值的像素点设为白色，小于阈值的像素点设为黑色。
这种方法简单易懂，计算速度快，适用于二值化处理较为简单的图像。
2. 自适应阈值二值化方法与阈值二值化方法相比，自适应阈值二值化方法能够根据图像的局部特征自适应地选择最佳阈值。
该方法将图像分割为若干个小块，在每个小块中计算局部的阈值，并将该小块内的像素点进行二值化处理。
这种方法可以有效应对图像中不均匀光照条件的问题，适用于处理具有明暗变化较大的图像。
3. 基于直方图的二值化方法基于直方图的二值化方法是一种基于整幅图像的灰度分布特征进行二值化处理的方法。
该方法通过计算图像的灰度直方图，并选择全局最佳阈值来进行全局二值化处理。
这种方法能够提取图像的全局特征，但对于具有局部噪声的图像效果不佳。
4. 基于聚类的二值化方法基于聚类的二值化方法是一种利用像素点的灰度值进行聚类分析的方法。
该方法通过对图像中的像素点进行聚类分析，将像素点分为前景和背景两类，从而实现二值化处理。
这种方法对于具有复杂纹理和边缘的图像效果较好，但计算复杂度较高。
综上所述，不同的二值化方法各有其优势和适用范围。
在实际应用中，我们应根据具体的图像特征和处理要求选择合适的二值化方法。
例如，对于光照条件较好的图像，阈值二值化方法可以得到较好的效果；对于光照条件不均匀的图像，自适应阈值二值化方法更适合；而对于具有复杂纹理和边缘的图像，基于聚类的二值化方法可能有更好的效果。
总之，图像处理中的二值化方法对比告诉我们，在选择二值化方法时，要充分考虑图像的特征和处理要求，并根据实际情况选择合适的方法。
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XXXXXXXX大学（数字图形处理）实验报告
实验名称bmp位图的二值化与反色
实验时间年月日
专业姓名学号
预习操作座位号
教师签名总评
一、实验目的：
1. 理解图像的象素操作，理解二值化与反色的本质。
2. 能够使用VC++6.0进行简单的二值化与反色的变换。
二、实验原理：
计算机只能处理离散的信号，因此必须进行转换，而利用福利叶变换和傅里叶级数能够使连续的信号离散化从而进行二值化。
图像的反色就依次求出每个像素点的补色，由于用的是256位的图像，所以只需要使用255减去原本像素的色值即可。
三、实验内容：
根据实验一的结果，在VC++6.0开发环境下的资源编辑器中，在主菜单中添加一名为“基本运算”的菜单，在其中建立子菜单“点运算”，并在其中添加两个名为“二值化”“发色”的子菜单，分别给他们命名为“IDM_ERZHI”、“IDM_FANSE”的ID,分别通过类向导建立函数。
在函数体中分别加入如下代码：
void CHangView::OnErzhi()
{
// TODO: Add your command handler code here
long w,h,i,j;
w=m_DibHead->biWidth;
h=m_DibHead->biHeight;
unsigned char temp(0);
for(i<0;j<3*h;j++)
for(j<0;j<w;j++)
{
temp=*(m_Image+i*w+j);
if(temp>50)
*(m_Image+i*w+j)=255;
else
*(m_Image+i*w+j)=0;
}
Invalidate(false);
}
void CHangView::OnFanse()
{
// TODO: Add your command handler code here
long w,h;
unsigned char *lpsrc;
lpsrc=m_Image;
w=m_DibHead->biWidth;
h=m_DibHead->biHeight;
long x,y;
int f,a,b;
a=1;
b=0;
for(y=0;y<h;y++)
for(x=0;x<w;x++)
{
f=*(lpsrc+y*w+x);
*(lpsrc+y*w+x)=255-f;
}
Invalidate();
}
四、实验总结：
当程序运行没有错误，但是不能够实现函数功能的时候，是因为没有Invalidate函数，而没有能够使试图更新。
影响二值化效果的参数是if函数中的temp的值和两个指针所指的赋值。