Visual C++数字图像模式识别典型案例详解
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5.2.3 人脸识别与分割

为了更清晰地显示人脸和非人脸区域,还要对相似度图进行二值化处理。图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

最常用的方法就是设定一个全局的阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群。将大于T的像素群的像素值设定为白色(或者黑色),小于T的像素群的像素值设定为黑色(或者白色)。这里阈值T采用整幅图像的灰度平均值。

设图像 f(x,y)中只有两种灰度,一种代表物体,另一种代表背景,若物体与背景的灰度有明显差别,则其灰度直方图统计呈双峰状态。最简易的方法是直方图的谷点灰度作为阈值 T,按下式对图像进行处理可得二值化图像g(x,y)。