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：Ｎ０Ｎ０／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？