首先，视频图像的采集与处理，最终无非是两个目的，或是供人查看审阅（视频录像、监控视觉等），或是供机器检测识别（二维码、车道线、物体姿态等检测）。对于人眼视觉，我们更关注图像的色彩、清晰度、分辨力等，更多的我们希望在画质上能够给人带来更加赏心悦目的感觉，所以手机很重要的一个指标就是拍照的效果——ISP，各家也都在ISP设计/Tuning上花精力，来提高产品的竞争力。但若是机器视觉，很多时候我们并不关心图像本身的色彩甚至灰度图像，而是具体的边缘轮廓等，比如二维码、车道线、运动检测、区域分割等，再比如循迹小车更关注的是路线的识别与跟踪，因此通常我们只需要二值化图像，最后再进行进一步的检测。
以上图为例，右图为左图的二值化结果，尽管存储容量降低到了1/24，但是仍然不耽误我们看整体形态，以及对数目的识别。
图像的二值化，是后续图像处理的基础，我们从彩色或者灰度图像上，获得二值化图像，然后在后续的图像算法中进行进一步的识别处理。图像二值化提取的质量，很大程度上决定了后续算法的效果与性能。那么，本章的核心，就是灰度图像的二值化处理算法的实现。这里由于篇幅的有限，前面全局阈值二值化的内容就不放出来了，我们直接进入进一步优化的主题：局部阈值二值化算法。
算法本身其实没有好坏，每一种算法都有其擅长的场景，相应的也有一些缺陷。
前面说的全局阈值二值化，对明暗均匀性比较好图像有一定的优势，并且计算量也很小。然而大千世界多姿多彩，图像场景明暗不一，我们采用全局阈值二值化针对所有场景，其效果不一定理想。进一步分析，图像像素在空域上是一个二维的分布，当前像素和其周边像素具有高斯特性的相似度，而离的相对较远的像素，其相干性就很小，甚至几乎可以忽略不计。但在进行全局阈值计算的时候，所有像素的权重都是相同的，这必然将引入很大的误差。采用以当前像素为中心的领域块去计算局部阈值，其结果的可信度往往比全局阈值二值化，要高的多。为此我随手拍一个明暗分明的图文场景，采用OSTU阈值二值化，以及采用5*5的局部阈值二值化，其结果对比如下，简直叹为惊止（详见代码Region_Binarization1.m）：
其中图一为真实场景中明暗分布的图片，采用OSTU全局阈值，其暗部的内容几乎全军覆没，而采用局部阈值的方式，其结果并不受到原始图像明暗的影响，相对较好的提取了图中的字符纹理。这也将是本节要介绍的重点：局部阈值二值化算法。
局部阈值二值化的核心思想，大致如上图所示。为了对红色像素进行二值化，我们需要知道红色像素邻域的阈值。这里假设采用5*5的邻域块，计算窗口内的阈值，然后根据阈值对红色像素进行二值化。
这里，如何计算窗口内像素的阈值，便成了局部阈值二值化的核心。类似全局阈值的计算，有以下几种方法：这里第一种又成了全局阈值二值化了，效果不理想；而第二种采用OSTU计算局部阈值，再遍历全图，这计算量比全局阈值还要大25倍，硬件不具备可实现性，软件也无比耗时。那么我们测试一下窗口内均值计算的方法，如下图所示，惨不忍睹：
从上图分析，确实我们在暗处也把纹理给提取出来了，但是同时也引入了很多的脏点。明明原本空白区域，多出了很多莫名其妙的异常点。我们假定5*5窗口内，没有文字图案，只有白色的纸张背景，那么25个像素必然在其均值附近分布，所以直接采用均值进行二值化，必然会有一些低于阈值的黑点产生。但这实际相对有效的纹理而言，这只是略微波动的背景噪声而已，不该被当作有纹理图案提取。要解决这个问题，我们需要一个容错的机制，或者说把这个条件稍微放宽一点，比如低于这个计算的阈值的一定比例，才算是有效的纹理。那么我们引入一个对阈值进行缩放的参数（这里主要是缩小），结合前面5*5区域计算均值进行局部阈值二值化，相关Matlab代码如下所示（详见region_bin_auto.m）：% 灰度图像布局自动二值化实现
% IMG为输入的灰度图像
% n为求阈值的窗口大小，为奇数
% p为阈值的缩放
function Q=region_bin_auto(IMG,n,p)
[h,w] = size(IMG);
Q = zeros(h,w);
win = zeros(n,n);
bar = waitbar(0,'Speed of auto region binarization process...'); %创建进度条
for i=1 : h
for j=1:w
if(i<(n-1)/2+1 || i>h-(n-1)/2 || j<(n-1)/2+1 || j>w-(n-1)/2)
Q(i,j) = 255; %边缘像素不计算，直接赋255
else
win = IMG(i-(n-1)/2:i+(n-1)/2, j-(n-1)/2:j+(n-1)/2); %n*n窗口的矩阵
thresh = floor( mean(mean(win))) * p;
if(win((n-1)/2,(n-1)/2) < thresh)
Q(i,j) = 0;
else
Q(i,j) = 255;
end
end
end
waitbar(i/h);
end
close(bar); % Close waitbar.
核心代码主要是n*n窗口内的均值计算，我们累加后计算均值，再乘上了一个缩放的参数，得到最后n*n窗口内的阈值，再通过比较得到二值化后的图像。此时我们对比缩放前局部阈值二值化的结果，如下图所示，脏点已经被去除，但文字图案被很好的提取了出来：
见证了局部阈值二值化的优势，我们再来扒扒局部阈值二值化的劣势。上图中，我们在5*5的窗口内，进行局部阈值的计算。但如果是更大或者更小的字符，5*5窗口是否还可以得到较好的结果，请看下图：
上图中，图2采用5*5的窗口进行局部阈值二值化计算，字符中间有被镂空，同时也出现了零星的脏点，这主要是窗口太小，覆盖在边缘与字体时，陷入了局部最优，无法计算得到合理的阈值。而图3采用15*15的窗口进行局部阈值的计算，由于窗口足够大，不会出现局部最优，很好的解决了图2的bug。1）但这也引入了一个问题，如图3圈圈所示，在明暗相间的区域，采用较大的窗口，错误的将分界线当作了图案纹理。并且15*15窗口，进行全图遍历阈值的计算，这个计算量也不小，所以，算法并没有严格的对与错，想要做到真正的局部阈值自适应，还是有一定的难度。
在前面高斯滤波中，我们采用行缓存，以流水线的方式实现5*5的滤波操作。这里我们的局部阈值二值化算法，其实现流程和5*5的高斯滤波基本一致，仍然是一种通用的滑窗计算方法。
如上图所示，在FPGA中采用行缓存，实现流水线5*5窗口的获取，再采用流水线进行均值的计算，以及结合一定的缩放，得到最后的阈值，最后通过比较得到最终的二值化数据。这里相对5*5高斯滤波，只是多了如下几步操作，其核心实现方法还是一样的：2）对均值进行缩放，上述Matlab代码主要是缩小3）对采用2）值作为阈值，比较得到结果，而非直接替代最后输出因此在FPGA开发中，我们可以基于前面5*5高斯滤波的RTL代码，计算均值，并继续流水线方式进行2）3）的操作即可。主要流水线流程如下所示：
这里的均值涉及到了浮点操作，假设以缩放p=0.9为例，我们需要做一定的转换，如下所示，我们巧妙的结合除法再乘以浮点的操作，通过放大及近似的方法，将其转换为加法/移位操作，其中最后一步还可以直接去高8bit代替移位操作，节省LUT。
