Transcript MÉTODOS DE BINARIZACIÓN DE IMÁGENES EN NIVELES DE GRIS
MÉTODOS DE BINARIZACIÓN DE IMÁGENES EN NIVELES DE GRIS
Realizado Por: José Manuel Delgado Romero
Objetivos del proyecto
Estudiar el problema de la binarización de imágenes en niveles de gris Recopilar información sobre los métodos aparecidos hasta la fecha que realizan dicha tarea Estudiarlos y hacer una clasificación Desarrollar una aplicación en la que se puedan usar en un entorno real dichos métodos
¿Por qué este proyecto?
Escasez de proyectos de este tipo Innovación Investigación Aplicación de conocimientos Algoritmia Programación Tratamiento de Imágenes digitales
El problema de la binarización
Método de segmentación La segmentación de un nivel es la conversión entre una imagen en niveles de grises y una imagen monocroma (blanco y negro) Características de la imagen monocroma: Debe contener toda la información esencial de la imagen original. (mismo nº de objetos, misma forma , misma posición) Mucho menor espacio Muy usado en imágenes médicas, imágenes de mapas, manuscritos, etc..
Funcionamiento y clasificación
IMAGEN EN ESCALA DE GRISES BINARIZACIÓN GLOBAL BINARIZACIÓN LOCAL BINARIZACIÓN OTROS MÉTODOS IMAGEN EN BLANCO Y NEGRO Clasificación Binarización Global (Global Binarization) Binarización Local (Locally Adaptive Binarization) Otros métodos de binarización (Moving Averages, Relaxation, ….)
Binarización Global
Elegir un valor de umbral T para toda la imagen Según el nivel de gris de cada píxel, y el umbral elegido, cada píxel va a pertenecer a una de las siguientes conjuntos: Conjunto de píxeles negros (0): Imagen(i,j) < T Conjunto de píxeles blancos (1): Imagen(i,j) >= T Problemas: Ruido, Efectos de iluminación.
Métodos de binarización globales (I)
Valor de gris medio Porcentaje de píxeles negros Dos picos del histograma Weska, 1984. (Píxeles de borde). Usa el laplaciano digital Ridler, 1978 . Selección Iterativa de umbrales para píxeles de objeto y fondo, partiendo de la media.
Thrussell, 1979 . Variante de Ridler usando el histograma Otsu, 1978 (Histogramas de nivel de gris). Usa la varianza para encontrar el umbral
Métodos de binarización globales (y II)
Kapur, 1985 (Entropia con suceciones). El umbral es aquel que maximiza la suma de entropias de p.n y p.b
Johannsen, 1982. (Entropia con logaritmo) Huang, 1995 .Usa la teoría de conjuntos difusos (Fuzzy) Yagger, 1979. Minimiza la “difusidad” entre medias de p.b. y p.n
Kitler, 1986. Minimiza una función de densidad obtenida del histograma.
Binarización Local
Umbral para cada píxel basado en la información de sus píxeles vecinos Calculo del umbral: Subregiones de la imagen Calculo de una superficie de binarización. Si p(x,y) Buscar píxeles perteneciente a objetos en una transformada de la imagen Bernsen, 1986. Calcula umbral como la media del mayor mas el menor de un vecindario. Lo aplica o no según el contraste de la region Eikvil y otros, 1991. Recorrido con 2 ventanas, aplicando método de Otsu en la mayor y discrimina con la pequeña Mardia & Hainsworth, 1988. Tras una binarización global se basa en la media de los 8 vecinos de un píxel Niblack, 1986. Calcula umbral basado en la media y la desviación estándar de un vecindario. Taxt y otros, 1989. Divide la imagen en ventanas de 32x32. Aplica distribusiones gausianas para aproximar el histograma Yanowitz y Bruckstein, 1989. Utiliza una superfice de binarización White & Rohrer, 1983. Utiliza un promedio móvil parcial como umbral para cada pixel p(x,y) Parker, 1991. Realiza operaciones antes de dividir la imagen en regiones y marcar píxeles mediante media y desviación estándar Wellner, 1993. (Medias Móviles) Hecho para imágenes que contienen texto. Encuentra un umbral por píxel Estima promedios moviles para cada pixel (sucesión). Si dado un pixel es menor que un porcentaje del promedio se considera negro. Umbrales por regiones Proceso para binarizar una imagen (I) IMAGEN COLOR PREPROCESAMIENTO NO ¿ESCALA DE GRISES? SI IMAGEN ESCALA DE GRISES PREPROCESAMIENTO BINARIZACIÓN POSTPROCESAMIENTO IMAGEN BLANCO Y NEGRO Proceso para binarizar una imagen (II) Preprocesamiento: Conversión a escala de grises. Necesario si partimos de una imagen a color Negativo Rotaciones, giros Cambiar el color Separar los canales de color Etc… Proceso para binarizar una imagen (III) Postprocesamiento: Operaciones lógicas Componentes conexas Negras Blancas (agujeros) Componentes conexas por intervalos Medidas estadísticas Media Desviación Media Varianza Funcionamiento de la aplicación Mejoras de la aplicación Incluir mas métodos de binarización Incluir mas operaciones de preprocesamiento de la imagen antes de la binarización: Posibilidad de meter ruido, cambiar su tamaño, .. Incluir mas operaciones de postprocesamiento que permitan extraer más características Independizarla de las librerias de XITE (X based Image processing Tools and Environment, entorno de desarrollo de desarrollo de la universidad de Oslo, pensado para sistemas UNIX con X-Windows ) en los métodos de binarización locales => Mucha dificultad en encontrar u obtener implementaciones de algunos métodos Ruegos y preguntasMétodos de binarización locales (I)
Métodos de binarización locales (y II)
Otros métodos de Binarización
FIN
¡Gracias!