Việc ghi lại các hình ảnh trong phần ảnh là một kỹ thuật cơ bản phân chia các vật thể từ nền bằng cách chuyển hình ảnh đen thành ảnh nhị phân. Nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng như hình ảnh y học, phát hiện vật thể và thị lực máy tính. Hướng dẫn này cung cấp một tổng quát về phương pháp ngưỡng phổ biến và cách sử dụng thực tế của chúng.

Chọn

Ngưỡng toàn cục áp dụng giá trị ngưỡng đơn cho toàn bộ ảnh. Điểm ảnh có giá trị cường độ trên ngưỡng được phân loại là giá trị ngang, còn các giá trị dưới là nền. Phương pháp này đơn giản và hiệu quả cho ảnh với điều kiện ánh sáng đồng nhất.

Những kỹ thuật thông thường bao gồm:

  • Phương pháp của Otsu:) Tự động xác định ngưỡng tối ưu bằng cách tối đa hóa sự biến đổi giữa các hạng.
  • Phụ đề được dịch bởi: QKK [FLT:] Dùng giá trị đã xác định sẵn dựa trên kiến thức trước.
  • Thiết lập báp têm: điều chỉnh ngưỡng dựa trên vùng ảnh địa phương.

Chọn lựa sự thích nghi

Ngưỡng thích nghi tính toán các ngưỡng khác nhau cho các vùng khác nhau của ảnh. Nó hữu ích cho ảnh với ánh sáng hoặc bóng không đều. Phương pháp này xem xét các điểm ảnh địa phương để xác định ngưỡng động.

Kỹ thuật này tăng cường độ phân đoạn chính xác trong điều kiện ánh sáng khó khăn và thường được dùng trong xử lý tài liệu và hình ảnh ngoài trời.

Khuyến khích kỹ thuật cao cấp

Những phương pháp phức tạp hơn bao gồm:

  • Thresholding ) Dùng lý thuyết thông tin để chọn ngưỡng phóng to entropy.
  • Thiết bị kẹp hình lồng nhau: ).
  • Trình duyệt web Thresholding: chia ảnh thành nhiều lớp bằng nhiều ngưỡng.

Những kỹ thuật này thích hợp với những hình ảnh phức tạp cần phân đoạn chi tiết và thường được thực hiện trong phần mềm phân tích hình ảnh chuyên biệt.