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画像処理・実習 第八回: 2値化画像(2値化処理)

画像処理・実習 第八回: 2値化画像(2値化処理). 東海大学 情報理工学部情報メディア学科 濱本和彦. 今回の内容. 4 . 2値化画像 4.1 2値化処理 固定しきい値処理 自動しきい値決定法 p- タイル法 微分ヒストグラム法 モード法 可変しきい値処理 実習. 2値化画像. 画像の濃淡が「白」と「黒」の2値で表現される画像 多値画像→2値化処理→2値画像 2値画像の利点 情報量が少なくなる その後の処理が簡単になる 文字認識や形状認識の前処理. 2値化処理. ある濃度をしきい値に設定する。 しきい値より小さい濃度の画素→ 0- 画素

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画像処理・実習 第八回: 2値化画像(2値化処理)

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  1. 画像処理・実習第八回: 2値化画像(2値化処理)画像処理・実習第八回: 2値化画像(2値化処理) 東海大学 情報理工学部情報メディア学科 濱本和彦

  2. 今回の内容 • 4. 2値化画像 • 4.1 2値化処理 • 固定しきい値処理 • 自動しきい値決定法 • p-タイル法 • 微分ヒストグラム法 • モード法 • 可変しきい値処理 • 実習

  3. 2値化画像 • 画像の濃淡が「白」と「黒」の2値で表現される画像 • 多値画像→2値化処理→2値画像 • 2値画像の利点 • 情報量が少なくなる • その後の処理が簡単になる • 文字認識や形状認識の前処理

  4. 2値化処理 • ある濃度をしきい値に設定する。 • しきい値より小さい濃度の画素→0-画素 • しきい値より大きい濃度の画素→1-画素 • 256階調の画像の場合 • 0-画素=濃度0 • 1-画素=濃度255 • しきい値をどのように決定するか?

  5. 2値画像の濃度値 255 0 t 255 原画像の濃度値 2値化処理固定しきい値処理 • 画像全体でしきい値を同じにする。 • しきい値tは,ヒストグラムや2値化結果などから試行錯誤的に決定する。 • 文書画像などに向く

  6. 背景部分 ヒストグラム 文字部分 2値化処理固定しきい値処理 characters.raw 2値化結果 しきい値:100

  7. 2値化処理固定しきい値処理:実習 • imgbinary.hが2値化処理の関数集です。 • void Fixed_threshold(void)を完成させましょう。 • characters.rawについて結果を確認しましょう。 • lena.rawについて,結果を確認しましょう。 • しきい値を変更すると出力はどうなりますか?

  8. 2値化処理固定しきい値処理:結果 lena.raw 画素値128で2値化

  9. 抽出したい領域 明るい方から1.5% 画素値が大きい(明るい) 方から画素数を足し算:N0 N0/Nが1.5%を越える その時の画素値がしきい値 2値化処理自動しきい値決定法:p-タイル法 • 抽出したい領域のおおよその面積が分かっている場合に有効

  10. 2値化処理p-タイル法:実習 • void p_Tile(void)を完成して下さい。 • tile.rawについて,抽出したい面積の割合と出力画像について検討しなさい。 • lena.rawについて結果を検討しなさい。

  11. 2値化処理p-タイル法:結果 6%抽出 12%抽出 tile.raw

  12. 2値化処理p-タイル法:結果 30%抽出 60%抽出 lena.raw

  13. 2値化処理自動しきい値決定法:微分ヒストグラム法2値化処理自動しきい値決定法:微分ヒストグラム法 • 抽出したい対象と背景の間(境界)は画素値の変化が大きい • 各画素について変化分(微分値)を計算 • 画素値に対して,その微分値の和を計算=微分ヒストグラム • 微分ヒストグラムがピークとなる画素値は,変化が最も大きい境界である可能性が高い→しきい値とする • 問題:境界の画素値は一定ではない場合が多く,抽出したい対象が正しく抽出されない場合がある

  14. 微分ヒストグラム 2値化処理自動しきい値決定法:微分ヒストグラム法 通常のヒストグラム

  15. 2値化処理微分ヒストグラム法:実習 • void d_Histogram(void)を完成して下さい。 • tile.raw,cameraman.raw,lena.rawについて,微分ヒストグラムと2値化画像を求め,検討しなさい。

  16. 2値化処理微分ヒストグラム法:結果 通常のヒストグラム 微分ヒストグラム

  17. 背景 人と背景の微分値 の和が大きい 2値化処理微分ヒストグラム法:結果 通常のヒストグラム 人の輪郭が一定の画素値 ではないため,人が正確に 抽出できない 微分ヒストグラム

  18. 背景 2値化処理自動しきい値決定法:モード法 • 抽出したい対象と背景との画素値の差が大きい場合に有効 • ヒストグラムが明確な谷を持つときに適用される 谷を検索

  19. 2値化処理モード法:実習 • void Mode(void)を完成して下さい。 • cameraman.raw,lena.rawについて,2値化画像を求め,検討しなさい。

  20. 2値化処理自動しきい値決定法:可変しきい値処理2値化処理自動しきい値決定法:可変しきい値処理 • 抽出したい対象や背景の画素値が一定でなく,特定のしきい値では2値化が難しい場合に適用 • 着目画素の近傍画素値の平均を求め,これをしきい値として,着目画素値が平均値より大きければ1-画素,小さければ0-画素とする • 微妙な濃淡変化に敏感に反応する事を避けるため,近傍の分散も計算し,この分散が小さい時は隣接画素と同じ領域であるとして,隣接画素の2値化結果をそのまま利用する

  21. 2値化処理可変しきい値処理:実習 • void Dynamical_threshold(void)を確認して下さい。 • cameraman.raw,lena.rawについて,2値化画像を求め,検討しなさい。 • 分散のしきい値を変化させて出力画像の変化を検討しなさい。

  22. 2値化処理可変しきい値処理:結果

  23. 検討 • cameraman.rawについて,カメラマンだけを抽出するための2値化としては,どの方法が適当ですか?また,それはどうしてですか? • lena.rawについて,女性の輪郭を抽出するための2値化法としては,どの方法が適当ですか?また,それはどうしてですか?

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