jourmager
Advanced Member | Редактировать | Профиль | Сообщение | Цитировать | Сообщить модератору
zvezdochiot
Цитата:| Зачем? Я знаю, что в них написано |
Ну тогда не для вас, а для стороннего читателя.
Exploring Image Binarization Techniques (Studies in Computational Intelligence 560) Nabendu Chaki, Soharab Hossain Shaikh, Khalid Saeed (auth.) Springer (2014)
стр. 6-7
Подробнее...
В локально адаптивных алгоритмах порогового определения порог вычисляется для каждого пикселя, который зависит от некоторых локальных статистических данных, таких как диапазон, дисперсия или параметры подгонки поверхности пиксельного соседства. В дальнейшем порог T(i, j) указывается как функция координат (i, j) для каждого пикселя, или, если это невозможно, решения об объекте/фоне указываются логической переменной B(i, j). Метод Ниблэка [14] вычисляет порог по пикселям, перемещая прямоугольное окно по изображению в оттенках серого. Этот метод адаптирует порог в соответствии с локальным средним m(i, j) и стандартным отклонением σ(i, j) и вычисляет размер окна b х b. Порог T обозначается как: T(i, j) = m(i, j) + k · σ(i, j). Здесь k — константа, которая определяет, какая часть общего края объекта печати сохраняется, и имеет значение от 0 до 1. Значение k и размер скользящего окна определяют качество бинаризации. Бинаризация дает толстые и нечеткие штрихи при малом значении k и тонкие и прерывистые штрихи при большом значении k. Как и для многих приложений, размер скользящего окна 25 х 25 и 0,6 в качестве значения k оказались эвристически оптимальными. Размер окрестности должен быть достаточно малым, чтобы отражать локальный уровень освещенности, и достаточно большим, чтобы включать как объекты, так и фон.
σ - это маленькая сигма, если кто не понял. С ходу не знал чем заменить.
Добавлено:
А вот про интегральные изображения
Adaptive Thresholding using the Integral Image (Bradley, Derek Roth, Gerhard) (2007)
Подробнее...
Интегральное изображение (также известное как таблица суммированных площадей) — это инструмент, который можно использовать всякий раз, когда у нас есть функция от пикселей до действительных чисел f(x, y) (например, интенсивность пикселя), и мы хотим вычислить сумму этой функции по прямоугольной области изображения. Примерами применения интегральных изображений являются текстурное отображение [Crow 84], обнаружение лиц на изображениях [Viola and Jones 04] и стереосоответствие [Veksler 03]. Без интегрального изображения сумму можно вычислить за линейное время для каждого прямоугольника, вычислив значение функции для каждого пикселя по отдельности. Однако, если нам нужно вычислить сумму по нескольким перекрывающимся прямоугольным окнам, мы можем использовать интегральное изображение и добиться постоянного числа операций для каждого прямоугольника только с линейным объемом предварительной обработки. |
Всего записей: 1005 | Зарегистр. 04-11-2019 | Отправлено: 16:15 07-05-2025 | Исправлено: jourmager, 17:57 07-05-2025 |
|
Предыдущие части: 
Хде результат то?