本论文深入探讨了古籍文档图像的二值化处理技术，旨在提高图像清晰度和可读性，为古文献的数字化保护与利用提供技术支持。
古籍文档图像二值化研究是计算机视觉与图像处理领域中的一个重要课题。这项研究的主要目标是在各种背景干扰下将古籍文档转化为黑白二值图，以便于后续的文字识别及数字化工作。通过这一过程，可以将每个像素点从多级灰度简化为只有两种可能的值（通常为黑色和白色），从而保留原有的文字信息并去除不必要的背景。
熊炜、赵诗云等人在一篇文章中总结了目前常用的十种文档图像二值化方法，并通过对比实验发现LMM算法在多个性能指标上表现突出。这些指标包括F-measure（分割精度）、PSNR（峰值信噪比）、NRM（归一化均方误差）、DRD（平均绝对误差）和MPM（最大像素匹配率），分别衡量了各种方法的准确度、图像质量保持能力及干扰抑制效果。
古籍文档二值化的挑战主要源于纸张纹理背景复杂、页面污渍多变、墨迹扩散以及光照不均等问题，这些问题严重影响着处理结果的质量。因此，这一领域成为了研究热点和难点之一。
目前学术界提出了多种解决方法，大致可以归为三类：全局阈值法、局部阈值法及自适应（动态）阈值法。
全局阈值法采用固定标准对整张图片进行二元化转换，这种方法虽然简单快速却难以应对图像中局部变化和复杂背景的问题。相比之下，局部阈值法则根据不同区域特性调整最优的分割界限，适用于光照不均或背景复杂的文档处理需求。自适应（动态）阈值法则结合了空间坐标信息来实时调节最佳参数，能够有效解决包括光照问题在内的多种难题，尽管其计算更为繁琐且需要较高的资源支持。
文章中还介绍了一些具体的二值化技术如BGT算法和Otsu方法等。前者通过迭代逼近找到最优的分割界限；后者则是根据图像内部结构差异来确定全局阈值的一种自适应方式。
研究指出当前各类二值化策略在处理低质量文档时仍存在挑战，这为未来改进提供了方向。总体而言，古籍文档图像二值化的探索对于其数字化保护和利用具有重要意义，并随着技术进步将更加智能化精准化，从而更好地服务于文化遗产的保存与传承工作。
5星
