基于大津法与K均值聚类算法联合优化的图像二值化方法

摘要

本发明基于大津法与K均值聚类算法联合优化的图像二值化方法属于计算机视觉测量领域，涉及一种基于大津法与K均值聚类算法联合优化的图像二值化方法。该方法首先对图像采用OTSU算法得到图像的OTSU算法阈值；然后对OTSU阈值下的图像前景和背景分别取像素平均值。接下来将上述求得前景和背景的像素平均值作为K‑means的聚类中心，并对图像进行聚类操作。最后，采用DBSCAN算法进行滤波得到最终的图像二值化结果。该方法有效解决了复杂测量环境下具有局部过曝特性图像二值化效果差、难以有效提取特征标志点的问题。实现了图像的有效、精准二值化，能快速完成K‑means聚类过程。