binaryzacja.pdf

(856 KB) Pobierz
Materiaªy na ¢wiczenia z Wprowadzenia do graki maszynowej
dla kierunku Informatyka, rok III, sem. 5, rok akadem. 2016/2017
7. Binaryzacja
(w odcieniach szaro±ci) do obrazu dwupoziomowego (binarnego). Przeprowadzenie bina-
ryzacji na obrazie znacz¡co redukuje ilo±¢ zawartej w nim informacji. Najcz¦±ciej reali-
zowana jest przez progowanie (thresholding), polegaj¡ce na ustaleniu warto±ci progowej
(threshold), poni»ej której piksele obrazu klasykowane s¡ jako piksele obiektu, natomiast
pozostaªe piksele klasykowane s¡ jako piksele tªa (nie-obiekt):
Binaryzacja
jest procesem konwersji obrazów kolorowych lub monochromatycznych
img
(i,
j)
=
0,
gdy
img
(i,
j) < p
1,
gdy
img
(i,
j)
≥
p
W zale»no±ci od specyki obrazu pikselom obiektu/ów nadaje si¦ warto±¢ minimaln¡,
pikselom tªa warto±¢ maksymaln¡(dla obrazów 8 bitowych, odpowiednio: 0 oraz 255).
Uogólnieniem metody progowania z pojedynczym progiem (binaryzacja) jest wieloprogo-
wanie (multithresholding), w przypadku którego ustala si¦ wi¦ksz¡ liczb¦ progów, pozwa-
laj¡c tym samym na wydzielenie wi¦kszej liczby klas obiektów w obrazie. Binaryzacja jest
stosowana wsz¦dzie tam, gdzie sªuszne jest zaªo»enie o istnieniu dwóch klasach obiektów
w obrazie.
W zale»no±ci od sposobu ustalenia progu metody progowania mo»na dzieli¢ na metody
z progiem globalnym, lokalnym oraz metody hybrydowe. Progowanie globalne polega na
wyznaczeniu na podstawie analizy obrazu jednego progu globalnego. W przypadku pro-
gowania lokalnego, próg ustalany jest dla ka»dego piksela obrazu niezale»nie na podstawie
analizy jego otoczenia (s¡siedztwa). W ogólno±ci ka»d¡ metod¦ progowania globalnego
mo»na zastosowa¢ w wersji quasi-lokalnej przez podzielenie obrazu na podobrazy (bloki o
ustalonym rozmiarze) i zastosowanie progowania globalnego do ka»dego bloku niezale»nie.
Zalet¡ rozwi¡zania jest prostota (koncepcyjnie). Wad¡ wi¦ksza zªo»ono±¢ czasowa.
Jednym z najprostszych sposobów ustalenia progu globalnego jest przyj¦cie za próg
warto±ci odpwiadaj¡cej warto±ci ±rodkowej histogramu kumulacyjnego.
1
Przykªad 1.
Obraz
lena
w odcieniach szaro±ci po binaryzacji: próg ustalony jako warto±¢
±rodkowa histogramu kumulacyjnego równa
p
= 91
.
Binaryzacja dwuprogowa:
img
(i,
j) < p
0,
gdy
1,
gdy
p
≤
img
(i,
j) < q
img
(i,
j)
=
0,
gdy
img
(i,
j)
≥
q
Przykªad 2.
Obraz
lena
w odcieniach szaro±ci po binaryzacji dwuprogowej: lewy próg odpo-
wiadaj¡cy pierwszemu kwartylowi wynosi 54, drugi odpowiadaj¡cy trzeciemu
kwartylowi wynosi 117.
nie s¡ wyra¹nie rozseparowane, np. gdy granice obiektu w obrazie s¡ rozmazane, niewy-
ra¹ne. W takim przypadku deniuje si¦ dwa progi: lewy oraz prawy. Warto±ci le»¡ce
poni»ej progu lewego deniuj¡ cz¦±¢ gªówn¡ obiektu (warto±¢ 0), warto±ci le»¡ce powy»ej
progu prawego wyznaczaj¡ klas¦ tªa (warto±¢ 1). Warto±ci powy»ej progu lewego i poni»ej
progu prawego s¡ klasykowane jako reprezentuj¡ce obiekt (warto±¢ 0) pod warunkiem,
»e piksel przyjmuj¡cy tak¡ warto±¢ s¡siaduje w obrazie z danym pikselem.
Binaryzacja z histerez¡
stosuje si¦ w przypadkach, gdy klasy pikseli w histogramie
2
Przykªad 3.
Obraz
lena
w odcieniach szaro±ci po binaryzacji z histerez¡: progi jak w przy-
kªadzie nr 3.
3

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika:

Zgłoś jeśli naruszono regulamin