CN106991753A - 一种图像二值化方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种图像二值化方法及装置，其中该方法包括：将待处理灰度图分割成多个图像块，并分别计算多个所述图像块的二值化阈值；根据预设插值公式对多个所述图像块的二值化阈值分别进行插值计算，得到多个所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值；根据所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值对所述图像块进行二值化，得到对应的二值图像。本发明实施例的技术方案根据预设插值公式针对每列或每行设定二值化阈值，像素点按照其所属的列或行的二值化阈值进行二值化，能够保证较好的二值化效果，同时无需逐个像素点计算二值化阈值，计算量较小，节省了计算时间，提高二值化效率。

Description

一种图像二值化方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像二值化方法及装置。

背景技术

纸币识别或鉴伪一般采用光学字符识别技术，图像二值化是光学字符识别的重要步骤。进行图像二值化需要计算二值化阈值，根据该阈值将图像中的像素灰度值设置为0或255，得到只有黑白视觉效果的图像。目前，计算二值化阈值的方法有很多，可分为全局二值化方法和局部二值化方法。

全局方法根据图像的直方图和灰度空间分布确定一个阈值，常用的全局方法有平均灰度法、最大类间方差法(也称Otsu或大津法)、迭代最优算法等。以Otsu法为例，该方法由于以一个阈值对整体图像进行二值化，在图像亮度分布不均匀的情况下，二值分割的效果比较差。

局部方法通过考察每个像素点的邻域来确定阈值。以NiBlack二值化算法为例，该方法为每个像素点计算一个阈值，计算量大，处理速度慢。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供一种图像二值化方法及装置，二值化效果较好，且节省计算时间。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像二值化方法，包括：

将待处理灰度图分割成多个图像块，并分别计算多个所述图像块的二值化阈值；

根据预设插值公式对多个所述图像块的二值化阈值分别进行插值计算，得到多个所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值；

根据所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值对所述图像块进行二值化，得到对应的二值图像。

进一步地，所述将待处理灰度图分割成多个图像块，包括：根据所述待处理灰度图的尺寸，按照纵向或者横向将所述待处理灰度图分割成多个尺寸相同的图像块。

进一步地，所述根据预设插值公式对多个所述图像块的二值化阈值分别进行插值计算，得到多个所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值，包括：

按照预设规则将每个图像块平均划分为两个区域；

确定当前像素点在其所属图像块中所处的区域；

确定与所述当前像素点所处区域相邻的图像块；

根据所述预设插值公式对所述当前像素点所属图像块的二值化阈值和相邻图像块的二值化阈值进行插值计算，得到所述当前像素点的二值化阈值，作为所述当前像素点所属的列或行的二值化阈值。

进一步地，所述按照预设规则将每个图像块平均划分为两个区域，包括：

如果所述多个图像块是对所述待处理灰度图进行纵向分割得到的，则按照纵向将每个图像块平均划分为两个区域；

如果所述多个图像块是对所述待处理灰度图进行横向分割得到的，则按照横向将每个图像块平均划分为两个区域。

进一步地，所述根据所述预设插值公式对所述当前像素点所属图像块的二值化阈值和相邻图像块的二值化阈值进行插值计算，包括：

如果所述当前像素点P(i,j)处于n×w至区域，则采用以下公式进行插值计算：

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝1,2,…N-1，所述待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n-1表示相邻图像块的二值化阈值；如果所述多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果所述多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝0时，所述当前像素点处于0至区域，所述当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。

进一步地，所述根据所述预设插值公式对所述当前像素点所属图像块的二值化阈值和相邻图像块的二值化阈值进行插值计算，包括：

如果所述当前像素点P(i,j)处于至(n+1)×w区域，则采用以下公式进行插值计算：

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝0,1,2,…N-2，所述待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n+1表示相邻图像块的二值化阈值；如果所述多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果所述多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝N-1时，所述当前像素点处于至N×w区域，所述当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。

第二方面，本发明实施例还提供了一种图像二值化装置，包括：

二值化阈值计算模块，用于将待处理灰度图分割成多个图像块，并分别计算多个所述图像块的二值化阈值；

插值计算模块，用于根据预设插值公式对多个所述图像块的二值化阈值分别进行插值计算，得到多个所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值；

图像二值化模块，用于根据所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值对所述图像块进行二值化，得到对应的二值图像。

进一步地，所述二值化阈值计算模块具体用于：根据所述待处理灰度图的尺寸，按照纵向或者横向将所述待处理灰度图分割成多个尺寸相同的图像块。

进一步地，所述插值计算模块包括：

区域划分单元，用于按照预设规则将每个图像块平均划分为两个区域；

插值计算单元，用于确定当前像素点在其所属图像块中所处的区域；确定与所述当前像素点所处区域相邻的图像块；以及根据所述预设插值公式对所述当前像素点所属图像块的二值化阈值和相邻图像块的二值化阈值进行插值计算，得到所述当前像素点的二值化阈值，作为所述当前像素点所属的列或行的二值化阈值。

进一步地，所述区域划分单元具体用于：

在所述多个图像块是对所述待处理灰度图进行纵向分割得到的情况下，按照纵向将每个图像块平均划分为两个区域；

在所述多个图像块是对所述待处理灰度图进行横向分割得到的情况下，按照横向将每个图像块平均划分为两个区域。

进一步地，所述插值计算单元具体用于：

在所述当前像素点P(i,j)处于n×w至区域的情况下，采用以下公式进行插值计算：

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝1,2,…N-1，所述待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n-1表示相邻图像块的二值化阈值；如果所述多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果所述多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝0时，所述当前像素点处于0至区域，所述当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。

进一步地，所述插值计算单元具体用于：

在所述当前像素点P(i,j)处于至(n+1)×w区域的情况下，采用以下公式进行插值计算：

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝0,1,2,…N-2，所述待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n+1表示相邻图像块的二值化阈值；如果所述多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果所述多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝N-1时，所述当前像素点处于至N×w区域，所述当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。

本发明实施例的图像二值化方法及装置，根据预设插值公式计算每列或每行的二值化阈值，像素点按照其所属的列或行的二值化阈值进行二值化，方法简单，能够保证较好的二值化效果，同时无需逐个像素点计算二值化阈值，计算量较小，节省了计算时间，提高二值化效率。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的图像二值化方法的流程图；

图2是本发明实施例三提供的图像二值化装置的结构框图；

图3是本发明实施例四提供的灰度图分割示意图；

图4是本发明实施例四提供的图3所示灰度图对应的二值图像示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的图像二值化方法的流程图，本实施例可适用于图像处理情况，例如，纸币冠字号识别。该方法可以由图像二值化装置执行，该方法主要针对灰度图，尤其对渐变式的灰度图有很好的二值化效果。如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S110，将待处理灰度图分割成多个图像块，并分别计算多个所述图像块的二值化阈值。即计算得到各图像块的二值化阈值。

优选的，可以根据待处理灰度图的尺寸，按照纵向或者横向将待处理灰度图分割成多个尺寸相同的图像块，可以是形状规则的图像块，例如，矩形图像块。本步骤中，可以采用现有的二值化算法计算图像块的二值化阈值，例如，双峰法、P参数法、Otsu法、最大熵阈值法、迭代法(最佳阈值法)等。本发明实施例对图像块的二值化阈值计算过程不进行详述。

步骤S120，根据预设插值公式对多个所述图像块的二值化阈值分别进行插值计算，得到多个所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值。

本步骤中，可以计算每列的二值化阈值(即同一列的像素点使用同一个二值化阈值)，也可以计算每行的二值化阈值(即同一行的像素点使用同一个二值化阈值)。具体的，按列计算二值化阈值还是按行计算二值化阈值，与待处理灰度图的分割方式对应，如果是纵向分割，则按列计算二值化阈值，如果是横向分割，则按行计算二值化阈值。优选的，可以采用线性插值方法进行插值计算。

步骤S130，根据所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值对所述图像块进行二值化，得到对应的二值图像。

本步骤中，根据步骤S120中计算得到的每列或每行的二值化阈值将对应的图像块中像素点进行二值分割。具体的，如果计算的是每列的二值化阈值，则将每个像素点的灰度值与其所在列的二值化阈值比较，如果灰度值大于二值化阈值，则将该像素点设定为白色(或黑色)，如果灰度值小于二值化阈值，则将该像素点设定为黑色(或白色)。如果计算的是每行的二值化阈值，则将每个像素点的灰度值与其所在行的二值化阈值比较，如果灰度值大于二值化阈值，则将该像素点设定为白色(或黑色)，如果灰度值小于二值化阈值，则将该像素点设定为黑色(或白色)。

本发明实施例的图像二值化方法，根据预设插值公式针对每列或每行计算二值化阈值，像素点按照其所属的列或行的二值化阈值进行二值化，方法简单，能够保证较好的二值化效果，同时无需逐个像素点计算二值化阈值，计算量较小，节省了计算时间，提高二值化效率。

在上述技术方案的基础上，优选的，步骤S120可以包括如下步骤：按照预设规则将每个图像块平均划分为两个区域；确定当前像素点在其所属图像块中所处的区域；确定与当前像素点所处区域相邻的图像块；根据预设插值公式对当前像素点所属图像块的二值化阈值和相邻图像块的二值化阈值进行插值计算，得到当前像素点的二值化阈值，作为当前像素点所属的列或行的二值化阈值。具体的，处于分割边界或划分边界的像素点，可以统一设定为属于哪个区域。

本优选实施方式中，根据划分的区域对像素点所属图像块及相邻图像块进行插值计算，即行或列的二值化阈值与本图像块及相邻图像块的二值化阈值有关，便于计算，且由此得到的二值化阈值较为合理，从而能够得到较好的二值化效果。另外，按列或按行计算二值化阈值，无需逐个像素点进行计算，减少了计算量。

优选的，可以按照以下预设规则将每个图像块平均划分为两个区域：如果多个图像块是对待处理灰度图进行纵向分割得到的，则按照纵向将每个图像块平均划分为两个区域；如果多个图像块是对待处理灰度图进行横向分割得到的，则按照横向将每个图像块平均划分为两个区域。根据待处理灰度图的分割方式，进一步划分图像块的区域，计算方便，计算结果可靠。在实际应用中，可以不进行实际的区域划分，而是为了便于计算，进行虚拟区域设定。

实施例二

本实施例在上述实施例一的基础上，提供了通过插值计算各列或各行的二值化阈值的优选实施方式。具体的，根据预设插值公式对当前像素点所属图像块的二值化阈值和相邻图像块的二值化阈值进行插值计算，包括以下情况：

A、如果当前像素点P(i,j)处于n×w至区域，则采用以下公式(1)进行插值计算：

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝1,2,…N-1，待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n-1表示相邻图像块的二值化阈值；如果多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝0时，当前像素点处于0至区域，该区域没有相邻的图像块，当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。

B、如果当前像素点P(i,j)处于至(n+1)×w区域，则采用以下公式(2)进行插值计算：

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝0,1,2,…N-2，待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n+1表示相邻图像块的二值化阈值；如果多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝N-1时，当前像素点处于至N×w区域，该区域没有相邻的图像块，当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。

上述计算公式计算简单可靠，能够节省计算时间。

以计算每行的二值化阈值为例，将待处理灰度图进行横向分割，得到多个图像块，并计算每个图像块的二值化阈值。对应于横向分割，将每个图像块分为上下两个区域，处于上半区域的像素点，采用式(1)计算该像素点所属行的二值化阈值；处于下半区域的像素点，采用式(2)计算该像素点所属行的二值化阈值。其中，处于最上面的半个区域(即0至区域)的像素点以及处于最下面的半个区域(即至N×w区域)的像素点，使用该像素点所属图像块的二值化阈值作为该像素点所属行的二值化阈值。

实施例三

本实施例提供了一种图像二值化装置，本实施例可用于图像处理情况，例如，纸币冠字号识别。图2是本发明实施例三提供的图像二值化装置的结构框图，如图2所示，该装置包括：二值化阈值计算模块21、插值计算模块22和图像二值化模块23。

二值化阈值计算模块21，用于将待处理灰度图分割成多个图像块，并分别计算多个所述图像块的二值化阈值；插值计算模块22，用于根据预设插值公式对多个所述图像块的二值化阈值分别进行插值计算，得到多个所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值；图像二值化模块23，用于根据所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值对所述图像块进行二值化，得到对应的二值图像。

本发明实施例的图像二值化装置，根据预设插值公式计算每列或每行的二值化阈值，像素点按照其所属的列或行的二值化阈值进行二值化，能够保证较好的二值化效果，同时无需逐个像素点计算二值化阈值，计算量较小，节省了计算时间，提高二值化效率。

优选的，二值化阈值计算模块21具体用于：根据待处理灰度图的尺寸，按照纵向或者横向将待处理灰度图分割成多个尺寸相同的图像块。

在上述技术方案的基础上，优选的，插值计算模块22包括：区域划分单元和插值计算单元。区域划分单元，用于按照预设规则将每个图像块平均划分为两个区域；插值计算单元，用于确定当前像素点在其所属图像块中所处的区域；确定与当前像素点所处区域相邻的图像块；以及根据预设插值公式对当前像素点所属图像块的二值化阈值和相邻图像块的二值化阈值进行插值计算，得到当前像素点的二值化阈值，作为所述当前像素点所属的列或行的二值化阈值。本优选实施方式中，根据划分的区域对像素点所属图像块及相邻图像块进行插值计算，便于计算，且由此得到的二值化阈值较为合理，从而能够得到较好的二值化效果。另外，按列或按行计算二值化阈值，无需逐个像素点进行计算，减少了计算量。

优选的，区域划分单元具体用于：在多个图像块是对待处理灰度图进行纵向分割得到的情况下，按照纵向将每个图像块平均划分为两个区域；在多个图像块是对待处理灰度图进行横向分割得到的情况下，按照横向将每个图像块平均划分为两个区域。根据待处理灰度图的分割方式，进一步划分图像块的区域，计算方便，计算结果可靠。

优选的，插值计算单元具体用于：

在当前像素点P(i,j)处于n×w至区域的情况下，采用以下公式进行插值计算：

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝1,2,…N-1，待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n-1表示相邻图像块的二值化阈值；如果多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝0时，当前像素点处于0至区域，当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。

优选的，插值计算单元具体用于：

在当前像素点P(i,j)处于至(n+1)×w区域的情况下，采用以下公式进行插值计算：

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝0,1,2,…N-2，待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n+1表示相邻图像块的二值化阈值；如果多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝N-1时，当前像素点处于至N×w区域，当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。

插值计算单元通过上述计算公式进行计算，简单可靠，能够节省计算时间。

上述图像二值化装置可执行本发明任意实施例所提供的图像二值化方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

本实施例在上述各实施例的基础上，提供了图像二值化方法的具体实例，以纸币冠字号识别为例，下面结合图3和图4进行说明。

图3所示的冠字号灰度图的尺寸为270×65，将冠字号灰度图纵向分割成10个图像块(即N＝10)，每块的宽为w＝27，长为65。运用Otsu算法计算出各图像块的二值化阈值，从左到右依次为：T₁，T₂，……T₁₀。

在具体的插值计算过程中，将每个图像块纵向平均划分为两个区域。

对于0至区域的各列像素点，其二值化阈值为T₁。

对于至10w区域的各列像素点，其二值化阈值为T₁₀。

对于中间区域的各列像素点，当像素点P(i,j)处于n×w至区域时，n＝1,2,…9，该像素点所在列的二值化阈值为当像素点P(i,j)处于至(n+1)×w区域时，n＝0,1,2,…8，该像素点所在列的二值化阈值为

采用上述公式计算各列的二值化阈值后，对整个图像二值化时，每列采用各自的阈值进行二值化，即对于每个像素点，分别与其所在列的二值化阈值进行比较，进行二值分割，最终得到图4所示的二值图像，由图4可以看出二值化效果比较好。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (12)

1.一种图像二值化方法，其特征在于，包括：

将待处理灰度图分割成多个图像块，并分别计算多个所述图像块的二值化阈值；

根据预设插值公式对多个所述图像块的二值化阈值分别进行插值计算，得到多个所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值；

根据所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值对所述图像块进行二值化，得到对应的二值图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待处理灰度图分割成多个图像块，包括：

根据所述待处理灰度图的尺寸，按照纵向或者横向将所述待处理灰度图分割成多个尺寸相同的图像块。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设插值公式对多个所述图像块的二值化阈值分别进行插值计算，得到多个所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值，包括：

按照预设规则将每个图像块平均划分为两个区域；

确定当前像素点在其所属图像块中所处的区域；

确定与所述当前像素点所处区域相邻的图像块；

根据所述预设插值公式对所述当前像素点所属图像块的二值化阈值和相邻图像块的二值化阈值进行插值计算，得到所述当前像素点的二值化阈值，作为所述当前像素点所属的列或行的二值化阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照预设规则将每个图像块平均划分为两个区域，包括：

如果所述多个图像块是对所述待处理灰度图进行纵向分割得到的，则按照纵向将每个图像块平均划分为两个区域；

如果所述多个图像块是对所述待处理灰度图进行横向分割得到的，则按照横向将每个图像块平均划分为两个区域。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设插值公式对所述当前像素点所属图像块的二值化阈值和相邻图像块的二值化阈值进行插值计算，包括：

如果所述当前像素点P(i,j)处于n×w至区域，则采用以下公式进行插值计算：

$T=T_{n-1}+(T_n-T_{n-1})\×\frac{(p+\frac{w}{2})}{w};$

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝1,2,…N-1，所述待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n-1表示相邻图像块的二值化阈值；如果所述多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果所述多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝0时，所述当前像素点处于0至区域，所述当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设插值公式对所述当前像素点所属图像块的二值化阈值和相邻图像块的二值化阈值进行插值计算，包括：

如果所述当前像素点P(i,j)处于至(n+1)×w区域，则采用以下公式进行插值计算：

$T=T_n+(T_{n+1}-T_n)\×\frac{(p-\frac{w}{2})}{w};$

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝0,1,2,…N-2，所述待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n+1表示相邻图像块的二值化阈值；如果所述多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果所述多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝N-1时，所述当前像素点处于至N×w区域，所述当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。

7.一种图像二值化装置，其特征在于，包括：

二值化阈值计算模块，用于将待处理灰度图分割成多个图像块，并分别计算多个所述图像块的二值化阈值；

插值计算模块，用于根据预设插值公式对多个所述图像块的二值化阈值分贝进行插值计算，得到多个所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值；

图像二值化模块，用于根据所述图像块的每列的二值化阈值或每行的二值化阈值对所述图像块进行二值化，得到对应的二值图像。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述二值化阈值计算模块具体用于：根据所述待处理灰度图的尺寸，按照纵向或者横向将所述待处理灰度图分割成多个尺寸相同的图像块。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述插值计算模块包括：

区域划分单元，用于按照预设规则将每个图像块平均划分为两个区域；

插值计算单元，用于确定当前像素点在其所属图像块中所处的区域；确定与所述当前像素点所处区域相邻的图像块；以及根据所述预设插值公式对所述当前像素点所属图像块的二值化阈值和相邻图像块的二值化阈值进行插值计算，得到所述当前像素点的二值化阈值，作为所述当前像素点所属的列或行的二值化阈值。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述区域划分单元具体用于：

在所述多个图像块是对所述待处理灰度图进行纵向分割得到的情况下，按照纵向将每个图像块平均划分为两个区域；

在所述多个图像块是对所述待处理灰度图进行横向分割得到的情况下，按照横向将每个图像块平均划分为两个区域。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述插值计算单元具体用于：

在所述当前像素点P(i,j)处于n×w至区域的情况下，采用以下公式进行插值计算：

$T=T_{n-1}+(T_n-T_{n-1})\×\frac{(p+\frac{w}{2})}{w};$

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝1,2,…N-1，所述待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n-1表示相邻图像块的二值化阈值；如果所述多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果所述多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝0时，所述当前像素点处于0至区域，所述当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述插值计算单元具体用于：

在所述当前像素点P(i,j)处于至(n+1)×w区域的情况下，采用以下公式进行插值计算：

$T=T_n+(T_{n+1}-T_n)\×\frac{(p-\frac{w}{2})}{w};$

其中，T表示当前像素点的二值化阈值，T_n表示当前像素点所属图像块的二值化阈值，n表示图像块的编号，n＝0,1,2,…N-2，所述待处理灰度图分割为N个尺寸相同的图像块，N为正整数，T_n+1表示相邻图像块的二值化阈值；如果所述多个图像块是纵向分割得到的，p＝j，w表示每个图像块的横向长度；如果所述多个图像块是横向分割得到的，p＝i，w表示每个图像块的纵向长度；

当n＝N-1时，所述当前像素点处于至N×w区域，所述当前像素点的二值化阈值为其所属图像块的二值化阈值。