단일 임계값 지정

Unimodal thresholding
원본 이미지
에지 맵(역전)
Otsu 알고리즘을 사용한 임계값 에지 맵
Rosin 알고리즘을 사용한 임계값 에지 맵

유니모달 임계값 지정은 이미지 처리에서 자동 이미지 임계값 선택을 위한 알고리즘이다.대부분의 임계값 선택 알고리즘은 강도 히스토그램이 다모달(일반적으로 양모달)이라고 가정한다.그러나 일부 유형의 이미지는 기본적으로 단 하나의 픽셀 클래스(예: 배경)가 영상에 훨씬 더 큰 비율로 존재하기 때문에 단일하며 히스토그램을 지배한다.이러한 상황에서 표준 임계값 선택 알고리즘의 많은 부분이 실패할 것이다.그러나 그러한 이미지에 구체적으로 대처하기 위해 몇 가지 알고리즘이 설계되었다.

방법들

단일 이미지 임계값 선택 알고리즘의 예는 다음과 같다.

  • "T 포인트 알고리즘: 히스토그램의 꼬리는 두 개의 선 세그먼트에 의해 장착되며, 임계값은 두 개의[1] 교차점에서 선택됨
  • 최대 편차 알고리즘: 히스토그램 피크에서 꼬리의 끝까지 직선이 그려지고, 히스토그램 지점에서 직선으로부터[2] 가장 멀리 떨어진 지점에서 임계값 선택
  • Rayleigh 분배 모델 알고리즘: 모드(피크)는 노이즈에 해당하는 것으로 가정한다.사용자가[3] 모델을 사용하여 임계값이 결정되는 허용 가능한 소음 비율을 지정함

인용구

  1. ^ Coudray, Nicolas; Buessler, Urban (2010). "Robust threshold estimation for images with unimodal histograms" (PDF). Pattern Recognition Letters. 31 (9): 1010–1019. doi:10.1016/j.patrec.2009.12.025.
  2. ^ Rosin, Paul L. (2001). "Unimodal thresholding". Pattern Recognition. 34 (11): 2083–2096. doi:10.1016/s0031-3203(00)00136-9.
  3. ^ Voorhees, Harry; Poggio (1987). "Detecting textons and texture boundaries in natural images". IEEE International Conference on Computer Vision: 250–258.