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反復閾値選択による二値化フィルタ

ー 概要 ー

反復閾値選択による二値化フィルタは、2クラスのクラスタリングによって繰り返し計算を行いながら閾値を定める二値化フィルタ.K-meansのように二つのクラスのうち近い方に画素を分類をする.二つのクラスで分散が等しくないとよい閾値にならない.
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この章を学ぶ前に必要な知識
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条件
  • 入力画像はグレースケール画像
  • 閾値は自動決定される
  • 背景と前景で二つのクラス
  • 背景と前景は分散の近しい分布になっている必要がある
効果
  • 出力画像は二値化画像
ポイント
  • K-means手法同様繰り返し計算によって閾値を求める
  • 閾値の更新が行われなくなったら繰り返し計算を停止

解 説

反復閾値選択による二値化フィルタは、2クラスのクラスタリングによって繰り返し計算を行いながら閾値を自動で定める二値化フィルタ.人手であらかじめ決める必要はない. 反復閾値選択による二値化フィルタ 1. 前景平均値\(u_1\)を画像の四隅以外の平均値で初期化、背景平均値\(u_2\)を画像の背景とされそうな画像の四隅の値の平均で初期化.(初回だけ先に3.を行う) 2. 現在の閾値\(T\)より画素値が大きい画素の平均値\(u_1\)を計算.現在の閾値\(T\)より画素値が小さい画素の平均値\(u_2\)を計算. 3. 閾値\(T\)を更新する. $$T = \frac{u_1 + u_2}{2}$$ 4. 2.の閾値Tが前回から更新されなければ、終了. K-meansのように二つのクラスのうち近い方に画素を分類をする. 二つのクラスで分散が等しくないと適切な閾値にならない.
反復閾値選択による二値化フィルタとは
反復閾値選択による二値化の概念図
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