Transcript 画像処理・実習 第一回： ガイダンス，ディジタル画像の表現

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
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
２ 255
値
画
像
の
濃
度
値
0
t
255
原画像の濃度値
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
２値化処理
固定しきい値処理
頻度
背景部分
60000
40000
20000
0
0
100
200
ヒストグラム
characters.raw
文字部分
階調
２値化結果
しきい値：100
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？
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
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
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
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。
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
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
２値化処理
頻度
自動しきい値決定法：微分ヒストグラム法
2000
1000
0
0
100
200
階調数
微分値の和
通常のヒストグラム
30000
20000
10000
0
0
100
200
階調（濃度値）
微分ヒストグラム
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。
２値化処理
微分ヒストグラム法：結果
50000
40000
30000
20000
10000
0
0
100
200
通常のヒストグラム
微分値の和
[10 5]
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
100
200
微分ヒストグラム
画素値
２値化処理
頻度
微分ヒストグラム法：結果
2000
人
背景
1000
0
0
100
200
微分値の和
通常のヒストグラム
階調数
40000
30000
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
20000
人と背景の微分値
の和が大きい
10000
0
0
100
200
微分ヒストグラム
画素値
２値化処理
自動しきい値決定法：モード法
頻度
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
2000
人
背景
1000
0
0
100
200
階調数
谷を検索
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。
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
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。
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？