PABIT图像细化算法研究+源代码(3)
（3）最大值法
在 的亮度中找到亮度最大值，将这个最大值看成一个灰度值
(式2.3)
（4）加权平均法
将 三个分量按照相应的指标确定各自的权值，后将这些权值加权平
均。一般而言，权值的分配依照人眼面对颜色的敏感度来确定，依次为绿，红，
蓝。
即 (式2.4)
2.2二值化
图像的二值化，指图像只由黑或白来表示，即图像上的像素点只有 或
个可选择的灰度值。这样不仅可以减少图像处理的难度，还可以有效地利用时间，空间，避免不必要的浪费。
2.2.1二值化的定义
图像作为一种信息的表示，可以传达的不仅有目标，图像的背景，还有噪声。那么可以通过设置一个阈值 来确定各种数据的界限，从而将目标提出来。阈值 将数据分为大于 或小于 的两个集合，即将 个灰度级，这便是图像的二值化（如图2.3所示）。通过二值化处理，图像像素被分为 , 这 个值。当像素值为“ ”时，就表示这个像素点为黑点，或者称其为图的“前景点”，“图形像素”；当像素值为“ ”时，就表示其为白点，也可以称作目标图的“背景点”。
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