しきい値処理 (画像処理)
自動しきい値処理は、バックグラウンドノイズを最小限に抑えながら、ピクセルにエンコードされた有用な情報を抽出するための優れた方法である。これは、元のグレースケール画像を二値化する前に、画像を背景と前景の2つの部分に分割して、フィードバックループを利用してしきい値を最適化することで実現される。
初期しきい値、通常は元の画像の平均8ビット値を選択する。
元の画像を2つの部分に分割する。 しきい値以下のピクセル値 ⇒ バックグラウンド しきい値より大きいピクセル値 ⇒ 前景
2つの新しい画像の平均値を見つける
2つの平均を平均して、新しいしきい値を計算する。
以前のしきい値と新しいしきい値の差が指定された制限を下回っている場合は終了する。それ以外の場合は、元の画像に新しいしきい値を適用して、試行を続ける。
カラー画像もしきい値処理を行うことができる。 1つのアプローチは、画像のRGBコンポーネントごとに個別のしきい値を指定し、それらをAND演算と組み合わせることである。これは、カメラの動作方法とデータがコンピューターに保存される方法であるが、人が色を認識する方法とは異なる。したがって、 HSLやHSVカラーモデルがより頻繁に使用される。色相は循環量であるため、循環しきい値が必要であることに注意。 CMYKカラーモデルを使用することもできる(Pham et al.,2007) 。
しきい値処理、あるいは閾値処理は、デジタル画像処理において画像をセグメント化する最も簡単な方法である。しきい値処理で、グレースケール画像から二値画像を作成できる。画像の二値化ともいわれる。