画像処理・実習 第七回： 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 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？
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 t 原画像の濃度値 255
２値化処理 固定しきい値処理 characters.raw ヒストグラム ２値化結果 しきい値： 100 文字部分 背景部分
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？ ２値化処理 固定しきい値処理：実習
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
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 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：Ｎ ０ Ｎ ０ ／Ｎが 1.5% を越え る その時の画素値がしきい 値
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。 ２値化処理 p- タイル法：実習
２値化処理 p- タイル法：結果 tile.raw 6% 抽出 12% 抽出
２値化処理 p- タイル法：結果 lena.raw 30% 抽出 60% 抽出
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 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 微分ヒストグラム
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。 ２値化処理 微分ヒストグラム法：実習
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
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 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 人 背景 人と背景の微分値 の和が大きい
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 ２値化処理 自動しきい値決定法：モード法 人 背景 谷を検索
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。 ２値化処理 モード法：実習
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 ２値化処理 自動しきい値決定法：可変しきい値処 理
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。 ２値化処理 可変しきい値処理：実習
２値化処理 可変しきい値処理：結果
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？