Kỹ thuật kẹp ảnh là thiết yếu trong xử lý ảnh để phân đoạn các vật từ nền. Chúng giúp đơn giản hóa hình ảnh bằng cách chuyển đổi hình ảnh mức xám thành ảnh nhị phân, làm cho dễ dàng hơn để nhận diện và phân tích đối tượng.

Những phương pháp rèn luyện cơ bản

Ngưỡng đơn giản bao gồm việc chọn giá trị cường độ điểm ảnh, được gọi là ngưỡng, để tách các đối tượng ra nền. Điểm ảnh có độ mạnh trên ngưỡng được phân loại là bề ngang, còn các điểm ảnh bên dưới là nền.

Phương pháp này hiệu quả cho ảnh với sự tương phản rõ ràng giữa các đối tượng và nền. Kỹ thuật thông thường bao gồm ngưỡng toàn cầu, nơi một ngưỡng được áp dụng cho toàn bộ ảnh.

Chọn lựa sự thích nghi

Ngưỡng thích ứng điều chỉnh giá trị ngưỡng cho các vùng khác nhau của ảnh dựa trên các điểm ảnh cục bộ. Cách tiếp cận này có ích cho ảnh với ánh sáng không đều hoặc nền khác nhau.

Tính toán ngưỡng, độ chính xác phân đoạn trong cảnh phức tạp. Công nghệ bao gồm ngưỡng thích nghi kiểu Gaussian.

Phương pháp Otsu

Phương pháp Otsu tự động quyết định ngưỡng tối ưu bằng cách giảm thiểu sự biến đổi trong lớp bên trong. Nó phân tích biểu đồ tần xuất của điểm ảnh để tìm ngưỡng phân biệt rõ ràng nhất và nền.

Kỹ thuật này hiệu quả cho hình ảnh song song nơi khung cảnh và nền có sự phân phối cường độ khác biệt.

Ứng dụng thực tế

Việc tìm kiếm được sử dụng rộng rãi trong việc phát hiện vật thể, hình ảnh y học và máy móc.

  • Đoạn ảnh
  • Số đối tượng
  • Xoá nền
  • Phát hiện mép