Görüntü segmentasyonu, görüntü analizinde kullanılan bir işlemdir, bir görüntüyü anlamlı bölgelere bölmek için. Birçok segmentasyon tekniğinde anahtar bir adım, piksel yoğunluğuna dayanan bir görüntünün farklı bölümlerinin hesaplanmasını içerir.Bu makale, bu eş değerleri etkili bir şekilde belirlemek için basit, adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım adım.

Image Thresholding

Thresholding, onu ikili bir görüntüye dönüştürerek bir görüntüyü basitleştirir, piksel ya da arka plan olarak sınıflandırılır. eş değer, bu iki dersi piksel yoğunluğuna dayanan kesme noktasıdır.

Adım 1: Görüntü Histogramını Analyze

Görüntünün histogramını inceleyerek başlayın, bu da piksel intensities dağıtımını gösterir. Bu, farklı bölgelere ait zirveler ve vadiler ortaya çıkarmak için potansiyel eş değerleri tanımlamaya yardımcı olur.

2. Adım: Bir İlk Threshold

Histogram analizine dayanan ilk eşik değeri seçin. Ortak yöntemler, zirveler arasındaki vadideki yoğunluk değerini veya Otsu'nun yöntemi gibi otomatik algoritmaları kullanarak içerir.

3. Adım: Threshold

Segmentasyon sonuçlarını değerlendirmekle eşiğiniz. Bölgelerin ayrılması için değer ayarlama, foreground ve arka planın doğru şekilde ayırt edilmesini sağlamak.

Ek Yöntemler Ek Yöntemler Ek Yöntemler

  • [FONT=0)Otsu'nun Yöntemi:[Dönetici:[Döneticileri en iyi eşleme ile hesaplayan otomatik bir tekniktir.
  • [FONT:0) Adaptasyon Thresholding:), küçük bölgeler için eşleri hesaplayın, eşitsiz aydınlatma ile görüntüler için faydalı.
  • [FONT:0)Manual Selection:[Dönetici:[Dönetici:[Dönersiz Seçim:[Döndüşün:0) Otomatik yöntemler yetersiz olduğunda görsel denetime dayalı bir eş seçmek.