Бинаризация

Операция порогового разделения, которая в результате дает бинарное изображение, называется бинаризацией. Целью операции бинаризации является радикальное уменьшение количества информации, содержащейся на изображении. В процессе бинаризации исходное полутоновое изображение, имеющее некое количество уровней яркости, преобразуется в черно-белое изображение, пиксели которого имеют только два значения - 0 и 1

Пороговая обработка изображения может проводиться разными способами:

Бинаризация с нижним порогом

Бинаризация с нижним порогом является наиболее простой операцией, в которой используется только одно значение порога:

Все значения вместо критерия становятся 1, в данном случае 255 (белый) и все значения(амплитуды) пикселей, которые больше порога t - 0 (черный).

Бинаризации с верхним порогом

Иногда можно использовать вариант первого метода, который дает негатив изображения, полученного в процессе бинаризации. Операция бинаризации с верхним порогом:

Бинаризация с двойным ограничением

Для выделения областей, в которых значения яркости пикселей может меняться в известном диапазоне, вводится бинаризация с двойным ограничением (t1<t2):

Так же возможны другие вариации с порогами, где пропускается только часть данных (средне полосовой фильтр).

Неполная пороговая обработка

Данное преобразование дает изображение, которое может быть проще для дальнейшего анализа, поскольку оно становится лишенным фона со всеми деталями, присутствующими на исходном изображении.

Многоуровневое пороговое преобразование

Данная операция формирует изображение, не являющееся бинарным, но состоящее из сегментов с различной яркостью.

Что касается бинаризации, то по сути все. Хотя можно добавить, что есть глобальная, которая используется для всего изображения и так же существует локальная, которая захватывает часть картинки (изображения)

Локальная пороговая обработка

Метод Отса

Метод использует гистограмму распределения значений яркости пикселей растрового изображения. Строится гистограмма по значениям pi=ni/N, где N - это общее кол-во пикселей на изображении, ni - это кол-во пикселей с уровнем яркости i. Диапазон яркостей делится на два класса с помощью порогового значения уровня яркости k,k - целое значение от 0 до L. Каждому классу соответствуют относительные частоты ω0ω1:

Средние уровни для каждого из двух классов изображения:

Далее вычисляется максимальное значение оценки качества разделения изображения на две части:

где (σкл)2=ω0ω1(μ1-μ0)2, - межклассовая дисперсия, а (σобщ)2 - это общая дисперсия для всего изображения целиком.

Определение порога на основе градиента яркости изображения

Предположим, что анализируемое изображение можно разделить на два класса - объекты и фон. Алгоритм вычисления порогового значения состоит из следующих 2 шагов:

Перейти на страницу: 1 2

Похожые стьтьи по экономике

Анализ качества линейных систем управления при детерминированных и случайных воздействиях
Закрепить и углубить теоретические знания по теме "Анализ качества линейных СУ при детерминированных и случайных воздействиях." Приобрести практические навыки по исследован ...

Проектирование предмета фототехники (на примере фотоаппарата)
Актуальность темы курсовой работы обосновывается тем, что фототехника в настоящее время является единственным средством для получения снимков, которые используются не только при создани ...

Процесс замены датчика на емкости Е-6
Производственная практика имеет целью Изучение: структуры организации и управления деятельностью подразделения; -вопросов планирования и финансирования разработок, охраны интеллектуальной собственнос ...

Разделы

© 2019 - www.frontinformatics.ru