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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
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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
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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
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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?
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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 0 255 原画像の濃度値 255
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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
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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
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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
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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
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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
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2値化処理 p- タイル法:結果 tile.raw 6% 抽出 12% 抽出
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2値化処理 p- タイル法:結果 lena.raw 30% 抽出 60% 抽出
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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
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通常のヒストグラム 微分ヒストグラム
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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2値化処理 可変しきい値処理:結果
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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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