验证码识别原理浅谈--图像二值化

  二值化实现方法有
  1.1图像灰度化-中值滤波等,同时可以实现背景的去除
  1.2图像灰度化-根据灰度值
  1.3根据图像色系范围进行二值化处理

 

图像二值化的意思就是将图像的有效点给分离出来,然后将图片用0和1两个值进行表示,因为我们没必要知道他们的具体色值,我们的目的就是要知道他们的具体形状,他们的特征

譬如说淘宝的验证码,和盛大的验证码,他们的有效点无非就是U3FM和YPZ7等字符所占据的空间,我们不用管他们是黑色还是红色,我们将所有他们所占据的位置都给置为1,其他位置都给置为0

然后我将1的位置用黑色给画出来,0的位置用白色给画出来,就是

1.2图像灰度化-根据灰度值

这种方式主要适用于对图片进行灰度化(转黑白)处理以后,图片的有效点和背景能够通过他们的亮度很完美的给分离开的情况,譬如说17GAME的验证码经过灰度化处理以后是,他的有效点的亮度为0,而背景都有一定的亮度,因此我们之类就可以采取根据亮度值0-0的限度进行分离,凡是亮度为0的位置,我们都置为1,否则多置为0,这样验证码就变为了,这样图片的二值化就处理成功了,其实17GAME的验证码我们也可以根据色值进行直接的二值化,因为他的有效点的颜色为#00000,我们直接根据这个就可以直接二值化;

1.3根据图像色系范围进行二值化处理

譬如说有些图片他是全部采用了红色系,然后中间使用了渐变,这样我们可以通过获取他们的色系范围,即R-G-B各自的取值范围,然后根据这个范围进行直接二值化,此方法跟灰度化处理大同小异

1.1图像灰度化-中值滤波等,同时可以实现背景的去除

这个步骤为走向二值化的中间步骤,譬如说遇到稍微变态的图片,譬如说新浪博客,他含有背景的杂色,我们就需要先对其进行灰度化处理,然后再根据中值滤波算法对其进行二值化处理,将背景和前景分离开来,得到

基本经过这几种方式,我们就成功的对图片进行了二值化处理,得到了图片的有效位置信息,接下来我们还要对其进行去噪,干扰线之类的

附:

1、图片灰度化算法

 

2、图片中值滤波算法

posted on 2009-01-15 16:37  cntlis  阅读(19958)  评论(10编辑  收藏  举报

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