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@ThothChildren
- 2018.10.16
- PV 718
適応的二値化フィルタ
ー 概要 ー
通常の二値化フィルタでは画像全体で共通の閾値を使っているが、適当的二値化フィルタ(Adaptive Thresholding)では局所的に閾値を決定して処理を行なう二値化フィルタ.背景と前景が判断できるようにある程度考慮するサイズは大きい必要がある.
この章を学ぶ前に必要な知識
条件
- 入力画像はグレースケール画像
- 人手でどれくらいの局所領域を見るかのサイズを決める必要あり
- 局所領域でどう閾値を求めるか決めておく
効果
- 局所的に閾値を決定して二値化を行う
- 出力画像は二値化画像
- 画像全体で明るさが変化していくときにも適用できる
ポイント
- 局所的な画像から平均値、中間値、最大と最小の半分など算出して中心画素の閾値とする
- 参照する局所領域のサイズは前景と背景を十分に含む大きさにする
解 説
通常の二値化フィルタ(Adaptive Thresholding)では画像全体で共通の閾値を使っているが、適当的二値化フィルタでは局所的に閾値を決定して処理を行なう二値化フィルタ.
入力画像はグレースケール画像
出力画像は二値化画像
アルゴリズム
1. 全ての画素について以下2. ~ 5.を行う.
2. 注目画素の周りの画素(7x7とかのサイズぐらい)を使って閾値を計算する
局所的な画素を使って、平均値、中間値、(最大+最小)/2を計算
このとき上記の値から固定値Cを引くと綺麗な画像になる
3. 注目した画素を2.で求めた閾値より大きいか小さいかで二値化
背景と前景が判断できるようにある程度考慮するサイズは大きい必要がある. | 適応的二値化フィルタとは |
| Adaptive Thresholdingの図解
(画像はOpenCVドキュメントより) |
画像全体で緩やかに明るさが変化するような場合に適応的二値化フィルタで対応することができる.
| 適応的二値化フィルタのメリット |
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