画像のセグメンテーションは、画像の解析で意味のある領域に画像を分割するプロセスです。 多くのセグメンテーション技術の主要なステップは、ピクセル強度に基づいて異なる部分を分離するしきい値の計算を含みます。 この記事では、これらのしき値の値を効果的に決定するための簡単なステップバイステップのアプローチを提供します。

画像の境界を理解する

境界は、ピクセルがフォアグラウンドまたは背景として分類されるバイナリ画像に変換することで、画像を簡素化します。 しきい値値は、ピクセルの強度に基づいて、これらの2つのクラスを区別するカットオフポイントです。

ステップ1:画像ヒストグラムを分析する

ピクセルの強度の分布を表示する画像のヒストグラムを調べることから始まります。これは、異なる領域に対応するピークや谷を明らかにすることによって、潜在的なしきい値の値を識別するのに役立ちます。

ステップ2:初期の境界を選択します

ヒストグラム解析に基づいて初期の閾値を選択します。一般的なメソッドは、ピーク間の谷の強度値を選択するか、Otsuのメソッドのような自動アルゴリズムを使用しています。

ステップ3: 境界線を閉じる

セグメント化結果を評価することで、しきい値の絞りを絞り込みます。 反復的に値を調整して、地域の分離を改善し、前面と背景が正確に区別されるようにします。

追加方法

  • Otsuのメソッド:[]] インタークラス分散を最大化することにより、最適な境界を計算する自動技術。
  • 適応性境界:[は、小さな領域のしきい値を計算し、不均等な照明で画像に役立ちます。
  • 手動選択:]] 視覚検査に基づいてしきい値を選択すると、自動メソッドが不十分な場合。