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Prof. Marcelo Gattass0821369 - Gustavo Lopes Mourad
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Baseado no artigo de Liu [1] temos que:◦ Converter a imagem em grayscale
◦ Binarizar a imagem Criar um histograma da imagem Estimar um nível de thresholding Transformar a imagem em preto-e-branco
dependendo do nível de thresholding estimado
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Por que binarizar?◦ Maior resolução e níveis de quantização implicam
em mais dados e complexidade◦ A binarização gera algoritmos mais eficientes,
pois pode-se usar operadores lógicos e armazenar os dados de forma mais barata
◦ A silhueta dos objetos é suficiente para identificação dos mesmos
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Estimativas de thresholding◦ Média do histograma◦ Método de Otsu◦ Método de Otsu aplicado separadamente em
várias partes da imagem◦ Black Point Estimation Method
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Estimativas de thresholding◦ Média do histograma
Equivalente a uma busca gaussiana Divide o espectro em 5 partes (bins) e retorna a
média ponderada de cada parte.
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Estimativas de thresholding◦ Método de Otsu [3]
Minimizar a variância intra-classe é o mesmo que maximizar a variância inter-classe (preto e branco)
Usa o histograma normalizado
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Estimativas de thresholding◦ Método de Otsu aplicado em separado a várias
partes da imagem Tentativa de diminuir os efeitos das variações de
brilho no cálculo 8x, 16x, 32x, 128x
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Estimativas de thresholding◦ Black Point Estimation Method [2]
Encontra o valor em um vale entre dois picos do histograma
Não funciona bem com imagens que tem no histograma os dois maiores picos muito próximos
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1. Original2. Histograma3. Otsu4. Otsu 8x5. Otsu 16x6. Black Point
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1. Original2. Histograma3. Otsu4. Otsu 8x5. Otsu 16x6. Black Point
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1. Original2. Histograma3. Otsu4. Otsu 16x5. Black Point
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1. Original2. Histograma3. Otsu4. Otsu 16x5. Black Point
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1. Original2. Histograma3. Otsu4. Otsu 16x5. Black Point
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Otsu aplicado a 128 quadrados de cada imagem
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[1] Liu, Y; Liu, M; Automatic Recognition Algorithm of Quick Response Code Based on Embedded System; Proceedings of the Sixth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'06), 2006
[2] Neira, J; Notas de Aula: “Lesson 1: Thresholding”; http://webdiis.unizar.es/~neira/12082/thresholding.pdf visitado em 25/04/2009
[3] Otsu, N; A threshold selection method from gray-level histograms, IEEE Trans. Sys., Man., Cyber. 9: 62–66, 1979