Input: Ảnh CCCD màu
Ouput: Ảnh CCCD nhị phân hóa tách ngưỡng tự động 1.For T= (0 to 255) / 2 xác định giá triT 2 div T1 and T2 tính T1 và T2 3.If Type 1 <= T.
4. If Type 2 x > T. (iAverage) for Type1 (iAverage1) and Type2 (iAverage2).
tính giá tri cường độ sáng tb
6.T2 = (iAverage1 + iAverage2) / 2. Tính giá trị T2 7. Compare T1 and T2. so sánh T1 và T2
8. If T1 and T2 <= Delta then T2 Giá trị chênh lệch T1 và T2 9. If between T1 and T2> Delta, then go back to Step 1.
51 khác lại cho kết quả không tốt. Phương pháp Otsu: Khử nền của ảnh khá tốt theo thuật toán 3.1.
3.1.4. Căn chỉnh độ nghiêng
Mặc dù công đoạn thu nhận ảnh được thực hiện bằng thiết bị chuyên dụng nhưng không thể trách khỏi việc ảnh thu nhận được bị nghiêng. Do đó, để cho bước phân tích ảnh được chính xác thì ảnh sau khi phân đoạn phải được căn chỉnh độ nghiêng. Phương pháp dựa vào biến đổi Hough có thời gian tính tốn lâu, nhất là khi áp dụng cho ảnh có kích thước lớn do phải tính tốn cho từng điểm ảnh một; Phương pháp láng giềng gần nhất khơng phù hợp đối với ảnh có chứa các ký tự Tiếng Việt có dấu. Do đó phương pháp được áp dụng ở đây là phương pháp sử dụng chiếu nghiêng. Phương pháp này cho kết quả tốt và thời gian thực hiện tương đối nhanh. Ảnh màu đầu vào còn được sử dụng để tách trường Số CCCD, do đó việc hiệu chỉnh độ nghiêng được thực hiện trên cả ảnh nhị phân và ảnh màu dựa vào góc nghiêng xác định được trên ảnh nhị phân. Các bước hiệu chỉnh độ nghiêng của ảnh được mơ tả trong thuật tốn 3.2.