しきい値処理 (画像処理)
最も単純なしきい値処理方法では、画像強度 I i , j {\displaystyle I_{i,j}} がある固定定数 T 未満(つまり、 I i , j < T {\displaystyle I_{i,j}<T} )の場合、画像の各ピクセルが黒のピクセルに置き換えられ、画像強度がそれ以上の場合は白いピクセルに置き換えられる。右の例の画像では、これにより、暗い木が完全に黒くなり、白い雪が完全に白くなる。
特にヒストグラム形状ベースの方法だけでなく、他の多くのしきい値処理アルゴリズムも、画像強度の確率分布について特定の仮定を行う。最も一般的なしきい値法は、バイモーダル分布で機能するが、ユニモーダル分布、マルチモーダル分布、および循環分布のアルゴリズムも開発されている。
しきい値処理を完全に自動化するには、コンピューターがしきい値処理を自動的に選択できる必要がある。T. Sezgin and Sankur(2004)は、アルゴリズムが操作する情報に基づいて、しきい値処理方法を次の6つのグループに分類している(Sezgin et al.,2004) 。
ヒストグラム形状に基づく方法。たとえば、平滑化されたヒストグラムの山、谷、曲率などが分析される。
クラスタリングベースの方法。グレーレベルのサンプルは、背景と前景(オブジェクト)として2つの部分にクラスター化されるか、2つのガウス分布の混合としてモデル化される。
エントロピーベースの方法。前景領域と背景領域のエントロピー、元の画像と二値化された画像の間のクロスエントロピーなどを使用するアルゴリズム。
オブジェクト属性ベースの方法。ファジー形状の類似性、エッジの一致など、グレーレベルと二値化された画像間の類似性の尺度を検索する。
空間的方法。ピクセル間の高次確率分布および/または相関を使用する。
局所的方法。各ピクセルのしきい値を局所的な画像の特性に合わせる。この方法では、画像のピクセルごとに異なるTが選択される。