Descripción general de la segmentación por umbral

La segmentación de umbral de imagen es un método de segmentación de imágenes tradicional y más utilizado. Debido a su implementación simple, su pequeña cantidad de cálculo y su rendimiento relativamente estable, se ha convertido en la tecnología de segmentación más básica y más utilizada en la segmentación de imágenes. . Es especialmente adecuado para imágenes en las que el objetivo y el fondo ocupan diferentes rangos de escala de grises. No solo puede comprimir en gran medida la cantidad de datos, sino que también simplifica enormemente los pasos de análisis y procesamiento. Por lo tanto, en muchos casos, es un proceso de preprocesamiento de imágenes necesario antes del análisis de imágenes, la extracción de características y el reconocimiento de patrones. El propósito del umbral de imagen es dividir el conjunto de píxeles según el nivel de gris. Cada subconjunto obtenido forma una región correspondiente a la escena real. Cada región tiene atributos consistentes dentro de ella, mientras que las regiones adyacentes no tienen tales atributos. Esta división se puede lograr seleccionando uno o más umbrales a partir del nivel de grises.

El principio básico es: al establecer diferentes umbrales de características, los píxeles de la imagen se dividen en varias categorías.

Las funciones más utilizadas incluyen: funciones de escala de grises o de color directamente de la imagen original; funciones transformadas a partir de los valores de escala de grises o de color originales.

Supongamos que la imagen original es f (x, y), encuentre el valor de característica T en f (x, y) de acuerdo con ciertos criterios y divida la imagen en dos partes. La imagen dividida es: <. /p>

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Si tomamos: b0=0 (negro), b1=1 (blanco), es lo que solemos llamar binarización de imágenes.