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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. 人 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. 人 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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