画像のしきい値は、背景からオブジェクトをセグメント化するために画像処理で使用される技術です。 これにより、それらをバイナリ画像に変換し、さまざまなアプリケーションに対して分析が容易になります。

画像の境界の理論

閾値は、閾値と呼ばれる特定の強度値を選択すると、ピクセルを分類します。 しきい値の上の強度値を持つピクセルは、次の値(例えば、白)に設定されますが、下が別の値(例えば、黒)に設定されます。 このプロセスは、背景からオブジェクトを区別するのに役立ちます。

実装方法

最適なしきい値を決定する方法はいくつかあります。

  • :グローバル境界:[]]は、画像全体に単一のしきい値を使用します。
  • Otsuのメソッド:[]]は、クラス内分散を最小限に抑えて、閾値を自動的に計算します。
  • 適応性境界:[は、より小さな領域のしきい値を計算し、さまざまな照明で画像に役立ちます。

画像の境界の適用

以下を含む様々な分野において、 Thresholding が広く用いられています。

  • 腫瘍検出のための医療画像
  • コンピュータビジョンにおけるオブジェクト認識
  • テキスト抽出のための文書画像解析
  • 製造業の品質管理