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一种改进的QR码图像二值化算法张继荣;王利军【摘要】All white or all black error areas would occur to QR code image with uneven illumination after global binariza-tion processing. Pseudo-boundary would appear in the processing of local binarization,and the calculation time would be long. Aiming at the nonuniform illumination QR code image,an improved binarization algorithm is proposed,which is based on back-ground gray-level. Firstly,doing sub-block according to the size of the Qrcode image,and gray-level estimation formula is used for computing the gray-level value of each block. Secondly,joint interpolation algorithm is adopted to create the background gray-level image which is used to take the place of original image to get the corrected image. Finally,the Ostu algorithm is used for the corrected image binarization. Experiment result shows that the algorithm can effectively correct the uneven illumination QR code image and obtain a good binary image.%对光照不均的QR码图像进行全局二值化处理后，会出现全白或全黑的误差区域，在局部二值化过程中会出现伪边界情况，并且计算时间也会变长。
第７卷第１期２００７年１月１６７１—１８１９（２００７）１—０１３９—０４科学技术与工程ＳｃｉｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶ０１．７Ｎｏ．１Ｊａｎ．２００７＠２００７Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｅｎｇｎｇ．一种有效的图像二值化方法赵永志彭国华＋（西北工业大学应用数学系，西安７１００７２）摘要边界特征是图像的重要信息，阈值是区分图像像素点的主要依据。
研究了图像的二值化方法，阐述了一种基于数学形态学的自适应二值化方法。
实验表明，该方法能够较好地保留原图的边界特征信息，二值化效果好。
关键词二值化阈值数学形态学边界特征中图法分类号ＴＰ３９１．４１；文献标识码Ａ图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，也是许多图像处理技术的预处理技术，在自动目标识别（ＡＴＲ）、图象分析、文本增强以及光学字符识别（ＯＣＲ）等图像处理中得到广泛应用。
现有的二值化方法大多属于阈值化方法，而在不同的应用中，阈值的选取决定着图像特征信息的保留。
因此，自动阈值选取的方法非常值得研究，好的自动阈值选取方法不仅能够保留图像中有用的信息，而且还可以减少时间上的开销。
本文对现有的图像二值化算法进行了讨论，阐述了一种基于数学形态学的图像二值化方法。
实验表明，该方法能够较好地保留原图的边界特征信息，是一种自适应的调整阈值的方法。
１常用的二值化方法图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。
根据其对像素的处理方式，主要分为三类：（１）全局阈值法：是指整个图像采用单一阈值（全局阈值）丁进行图像二值化。
一般由图像的直方图或灰度的空间分布确定一个全局阈值ｒ，将图２００６年８月２５日收到＋第一作者简介：赵永志，男（１９８２一），硕士研究生，研究方向：图像处理与模式识别。
Ｅ—ｍａｉｌ：ｓｎｚｈａｏｙｚｈｉ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ。
＋通信作者简介：彭国华，男（１９６２一），教授，博士，硕士生导师，研究方向：计算机图形学、计算机辅助几何设计。
像的每个像素的灰度值与ｒ进行比较。
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使用直方图同高斯滤波相结合的方法来求取二值化阈值，对图像进行二值化处理，速度快、精度高，适合应用于对速度要求较高的工业控制中。
关键词：直方图二值化阈值高斯滤波随着计算机技术的发展，计算机视觉逐渐应用到工业实际中。
因为图像的数据量非常大，为了得到一幅效果较好的数字化图像，一般情况下需要较长的时间来进行处理，在速度方面无法满足实时性的要求。
为了提高图像处理的速度，工业上一般采用处理过程相对较简单的二值化图像，因此如何合理选取二蚕燃鞴ＵｕＩ方图，可以发现：原始图像Ｉ中，背景较暗，直方图上相Ｉ的低段；工件上除孔以外的＿Ｉ■．１图２原始图像的直方图值化阈值，使之同时满足速度和精度的要求，就成了一个关键的问题。
在实验室条件下，结合机器人插轴入孔的装配作业，通过对多种图像处理算法进行比较，发现使用直方图同高斯滤波相结合的方法来求取二值化阈值，对图像进行二值处理，速度特别快，精度也完全能。
够满足机器人进行装配作业的要求。
１直方图的定义的特性对于数字化后的离散图像，其一阶统计概率密度为：（１）砌）一坐铲对于图１所示的具直方图是图像中象素灰度值的一阶统计概率分布。
其中，ＳＵＭ为一幅图像所包含的象素总数；Ｈｉｓ—ｔｏｇｒａｍ（６）为图像中灰度值为ｂ的象素总数。
设图像的灰度数据存放在数组Ｉｍａｇｅ中，直方图数据存放在数组Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ中，则求取图像直方图的过程用ｃ语言程序描述如下：ｆｏｒ（ｉ一/doc/3f8ea76e48d7c1c708a145f7.html０；ｉ＜ＳＵＭ；ｉ＋＋）Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ［Ｉｍａｇｅ［ｉ］］＋＋；有２５６级灰度的原始图果把二值化阈值取为双Ｌ—之一，Ｌ１一：∑籼三将工件和背景最大限度图３■■●■■ｏ■＿●■ｉｏ●ｏ■＿ｏ＿＿＿＿＿＿＿■●■■ｏ＿■＿＿＿＿－??＿＿＿＿－＿＿＿＿＿ｊｊ●■●■■一ｄ：１５时的高斯曲线图像，如果以灰度值ｂ为横坐标，象素数Ｈｉｓ—ｔｏｇｒａｍ（６）为纵坐标，可以画出如图２所示的灰度概率为布图，也就是图像的直方图。
数字图像灰度图像二值化实验报告matlab实现数字图像处理实验报告实验二灰度图像的二值化处理学号姓名日期实验二灰度图像的二值化处理一、实验目的图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，二值化图像的显示与打印十分方便，存储与传输也非常容易，在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。
图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像，大多采用阈值化算法处理。
在不同的应用中，阈值的选取决定着图像特征信息的保留。
因此，图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。
二、实验内容1、编程绘制数字图像的直方图。
2、灰度图像二值化处理。
三、实验要求1、自己选择灰度图像。
2、选择多种阈值分割算法，并比较和分析图像二值化处理的结果。
3、使用VC++编程序。
四、设计思想（阈值选取算法）灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像,将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。
图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是使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。
阀值分割选取算法有:典型的全局阀值算法的Otsu 算法、局部阀值方法中的Bersen算法、灰度拉伸法、直方图方法等等。
1.Otsu算法的设计思想：设阀值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。
对图像设阈值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。
2.Bersen算法的设计思想：把灰度阈值选取为随像素位置变化而变化的函数，它是一种动态选择阈值的自适应方法。
3.灰度拉伸算法设计思想：灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一种灰度变换，使用的是最简单的分段线性变换函数，它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。
4.直方图算法的设计思想：把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
价值工程1基本理论1.1阈值及二值化图像二值化是图像处理的基本技术，而选取合适的分割阈值可以说是图像二值化的重要步骤。
对于灰度图像，选择合适的一个或几个灰度值t（0≤t≤255），将目标和背景分开，这个灰度值t称为阈值。
如果只选择一个阈值，就称为图像的二值化。
二值化又称为灰度分划，凡是需要做文字识别或条纹辨认的图像，皆可利用此方式。
二值化的基本过程如下：①对原始图像作中低通滤波，进行图像的预处理，降低或去除噪声；②用算法确定最佳阈值；③凡是像素的灰度值大于这个阈值的设成255，小于这个阈值的设成0。
这样处理后的图像就只有黑白两色，从而将灰度范围划分成目标和背景两类，实现了图像的二值化。
1.2阈值选取算法的分类一般地，针对图像像素的阈值选取方法可分为全局阈值算法和局部阈值算法两类。
全局阈值算法是根据整幅图像选取一个固定的阈值将图像二值化。
常用的全局阈值算法有大律法（最大类间方差法或Otsu法）等。
全局阈值算法比较简单，实现比较容易，适用于图像的灰度直方图有明显的双峰，此时可选灰度直方图的谷底对应的灰度值作为最佳阈值。
但当图像有噪声或光照不均匀时，图像的灰度直方图往往没有明显的双峰或有多个峰，此时该方法受到极大的限制，可采用局部阈值算法。
局部阈值算法是将图像划分为若干子图像，结合当前考察的像素点和其邻域像素点的灰度值，确定考察点的阈值。
常用的局部阈值法有Bernsen算法等。
使用局部算法可以图像的二值化效果更好，抗噪声能力更强。
2常用的二值化算法2.1Otsu算法（最大类间方差法）最大类间方差法是由Otsu于1979年提出的，是基于整幅图像的统计特性，实现阈值的自动选取的，是全局二值化最杰出的代表。
Otsu算法的基本思想是用某一假定的灰度值将图像的灰度分成两组（或者叫两类），当两组的类间方差最大时，此灰度值就是图像二值化的最佳阈值。
设图像有M个灰度值，取值范围在0～M-1，在此范围内选取灰度值t，将图像分成两组G0和G1，G包含的像素的灰度值在0～t，G1的灰度值在t+1～M－1，用N表示图像像素总数，ni表示灰度值为i的像素的个数，则：每一个灰度值i出现的概率为：p i ＝ni/N；（1）G和G1类出现的概率及均值为：概率ω=ti=0Σp i，ω1M-1i=t+1Σp i=1-ω0（2）均值μ=ti=0Σip i，μ1=M-1i=t+1Σip i（3）类间方差σ（t）2=ωω1（μ-μ1）2（4）最佳阈值T就是使类间方差最大的t的取值，即T=arg maxσ（t）2，t∈[0，M－1]Otsu算法可这样理解：阈值T将整幅图像分成前景和背景两部分，当两类的类间方差最大时，此时前景和背景的差别最大，二值化效果最好。
2.2灰度拉伸法当目标和背景对比不明显即灰度相差不大或图像有噪声时，Otsu算法的效果都不十分理想。
为此，有人提出了灰度拉伸的增强的Otsu算法。
灰度拉伸即用图像的原有灰度乘以一个大于1的系数，增加像素间灰度的差别，当系数为1时，即为Otsu算法。
可以说Otsu算法是特殊的灰度拉伸法。
实际使用时不同的图像可以乘以不同的系数，从而得到比较理想的效果。
2.3与Otsu类似的算法在Otsu的算法基础上，引入类内方差σ21（t）=ωμ2ω1μ21，求类间方差和类内方差的比值s（t）=σ2（t）/σ21（t），当s（t）最大时所得到的t就是最佳阈值。
2.4Bernsen算法Bernsen算法是一种典型的局部二值化算法，是一种动态选择阈值的自适应方法。
设图像在像素点（x，y）处的灰度值为f（x，y），考虑以像素点（x，y）为中心的（2w+1）×（2w+1）窗口（2w+1是窗口的宽度），则Bersen算法可以描述如下：（1）计算图像中各点（x，y）的阈值w（x，y）w（x，y）=0.5×（maxf（x+m，y+n）+minf（x+m，y+n））；（5）-w燮m燮w-w燮m燮w-w燮n燮w-w燮n燮w（2）对图像中各像素点（x，y）用w（x，y）值逐点进行二值化本文仿真时取w=1，即利用当前像素点周围八点邻域来计算当前像素点的Bersen阈值。
2.5直方图方法根据图像的直方图统计，找出双峰间的谷值，即最佳阈值。
3仿真实验及结果本文分别对上述各种算法进行了仿真实验，得到Lena图像的二值化图像结果如图1~图6。
从仿真结果可以看出，图2用Otsu算法二值化后的人物比较灰度图像二值化算法研究Research on Gray-level Image Binarization Algorithms孙少林Sun Shaolin；马志强Ma Zhiqiang；汤伟Tang Wei（总参通信训练基地，宣化075100）（General Staff Communications Training Base，Xuanhua075100，China）摘要：在很多图像处理的过程中，经常需要对灰度图像进行二值化。
本文对几种常用的图像二值化算法进行了阐述，并通过仿真，进行比较研究。
根据实验结果，阐明了各种算法的优缺点。
Abstract：The binarization of gray-level image is usually used in the process of image dealing.This paper explains several common image binarization algorithms,such as Otsu method,Bersen method etc.Then comparisons among these algorithms are done through experimental simulations. According to the experimental results,the paper demonstrates the advantages and the limitations of each algorithm.关键词：二值化；Otsu算法；Bersen算法Key words：binarization；Otsu algorithm；Bersen algorithm中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）05-0142-02———————————————————————作者简介：孙少林（1978-），女，山东烟台人，硕士学位，主要研究方向为图像传输与处理；马志强（1973-），男，辽宁北镇人，硕士学位，主要研究方向为嵌入式系统设计、工业自动控制、无线通信，数字图像处理等；汤伟（1977-），男，四川达州人，学士学位，主要研究方向为无线通信，图像处理等。
·142·Value Engineering 1构建机场信息化评价指标体系的目的和意义2006年，中国民航运输总周转量、旅客运输量和货邮运输量分别达到305.8亿吨公里、1.6亿人和349.3万吨，1978～2006年年均增长率分别为18%、16.3%和15.4%。
中国民航运输总周转量的平均增长速度高出世界平均水平两倍多，定期航班运输总周转量在国际民航组织缔约国中的排名，由1978年的第37位上升至2005年的第2位。
目前，中国民航开辟的定期航线总数达1300多条；共有各型运输飞机1028架；有航班运营机场147个。
在过去的近30年里，中国民航经历了两次大的体制改革，不断扩大对外开放，目前已初步建立了与社会主义市场经济和国际趋势相适应的行业管理与运行机制。
航空安全管理逐步趋向法制化、规范化和科学化，航空安全水平不断提高。
但是，我国民航机场及其保障设施的建设却严重滞后，无论是从数量、规模，还是从保障设施的建设方面与国际水平都存在着相当大的差距。
因此加快加大机场建设的投入，提高机场的保障能力,将是今后民航业的发展重点之一。
信息化是当今世界经济和社会发展的大趋势，信息化水平是衡量一个国家、一个行业国际竞争力和现代化程度的重要标志。
随着我国国民经济和社会信息化的发展，全面推进信息化是覆盖现代化建设全局的战略举措，十六大报告也指出：“信息化是我国加快实现工业化和现代化的必然选择。
”信息化的重要性可见一斑。
机场企业的信息化建设是一场革命，在提高机场管理水平，促进管理现代化，转换经营机制，建立现代企业制度，有效降低成本，加快技术进步，增强市场竞争力，提高经济效益等方面都有着现实和深远的意义，是带动机场各项工作创新和升级的突破口，是增强企业竞争力的客观需要，是促进企业管理创新的重要途径，也是解决当前企业管理中突出问题的有效措施。
2007年5月9日，中国民航总局局长杨元元在2007中国民航发展论坛上的演讲《中国发展新一代民用航空运输系统的愿景》中指出：从国内环境看，中国经济迈入新的发展阶段对民用航空提出了持续增长的巨大需求。
预期到2020年，中国人均GDP 将达到3000美元。
在人均GDP 为1000～3000美元这个发展阶段，国内外贸易将十分活跃，产业结构将发生重大转换，城乡居民消费水平将大幅度提高，对交通运输的需求空前旺盛，是航空运输发展的黄金时期。
与此同时，中国构建社会主义和谐社会也为中国民航发展提供了新的契机。
根据初步预测，到2020年，中国民航运输总周转量将达到1400亿吨公里，旅客运输量7.7亿人，货邮运输量1600万吨；北京、上海、广州三个城市的机场旅客吞吐量将超过1亿人次；中国的航空公司每天将有5000架左右的飞机在空中飞行；各机场每天将有50000个架次的起降。
说明机场面临着很好的发展机遇，我们要通过实施信息化工程大力提高机场的市场综合竞争能力，因此我———————————————————————作者简介：苏道明（1981-），男，河南镇平人，中国民航大学企业管理硕士，高级商务策划师，项目管理师，主要研究方向为信息化评价、电子商务和MIS 。
机场信息化评价指标体系构建与实证分析Foundation of Evaluation Index System about Airports Informationization苏道明Su Daoming（郑州大学西亚斯国际学院，郑州451150）（SIAS International college of Zhengzhou University ，Zhengzhou 451150，China ）摘要：本文构建了一套机场信息化评价指标体系，旨在通过这套评价体系对机场的信息化发展水平进行评估，找出机场信息化发展过程中的优势不足，为机场在市场竞争中提高信息化水平和核心竞争力提供科学的参考依据。
Abstract ：The article built an index system about airports informationization in order to evaluate comprehensive competence of airports.It provided the scientific reference basis for airports in any competition to improve their competitive capability.关键词：机场；信息化；评价Key words ：airports ；information ；evaluation中图分类号：V35文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）05-0143-03清晰，前景和背景分割比较明显，图3的算法是将原图像的灰度进行拉伸，即将原有灰度乘以一个大于1的系数，本实验乘的系数是1.2，从而使像素间差别增大，利于分类，从实验的结果可以看出人物的鼻子和嘴巴较图2呈现了一定的轮廓。
