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Was ist angesagt?
Was ist angesagt? (20)
画像処理(二値化)
- 2. 2 画像の２値化処理とは 画像を⽩と⿊だけにしてしまう処理 • 白(255)・⿊(0)のみの画素値をもつ画像にする • グレースケールとは違い灰色は存在しない カラー画像 グレースケール ２値化画像
- 3. 3 しきい値 64 しきい値 128 しきい値 196 しきい値による単純２値化 １つの画素値に注目し２値化 • 画素値が指定したしきい値未満であれば⿊、しきい値 以上であれば白にする
- 4. 4 しきい値の決め方 p-タイル法 • 画像の中で⿊もしくは白となる面積(割合S%)がわかっ ている時に有用 (文書の背景と文字は1:1など) • ヒストグラム上で濃度値の累積分布が既知の割合にな るようなしきい値を探す
- 6. 6 しきい値の決め方 判断分析法 • モード法の｢谷｣の部分を論理に基づいて求められる • ヒストグラムに双峰性がない画像でも適当な値を決定 ⿊に分類される画素数 ω1 平均 m1 分散 σ1 白に分類される画素数 ω2 平均 m2 分散 σ2 画像全体の画素数 ωt 平均 mt 分散をσt 全分散 分離度 クラス間分散 クラス内分散 が最大となるしきい値 t を求める
- 7. 7 組織的ディザ法 複数の画素を１つの画素として扱う • １つの画素値に注目するのではなく周りの画素値に範 囲を広げて２値化を⾏う • 複数の画素をまとめて表現することであたかも段階が 増えたように⾒える 0/4 1/4 2/4 3/4 4/4 濃度0% 濃度25% 濃度50% 濃度75% 濃度100%
- 8. 8 組織的ディザ法 パターン・ディザ法 • 4×4のマトリックスを用いて処理を⾏う • マトリックスの値をしきい値として2値化 0 8 2 10 12 4 14 6 3 11 1 9 15 7 13 5 10 4 6 8 12 0 2 14 7 9 11 5 3 15 13 1 13 7 6 12 8 1 0 5 9 2 3 4 14 10 11 15 Bayer型 ハーフトーン型 Screw型
- 9. 9 組織的ディザ法 パターン・ディザ法 Bayer型 計算例 0 128 32 160 192 64 244 96 48 176 16 144 240 112 208 80 0 8 2 10 12 4 14 6 3 11 1 9 15 7 13 5 ×16 (256段階なので) 4 52 46 91 100 100 73 50 47 1 123 95 124 105 118 17 255 0 255 0 0 255 0 0 0 0 255 0 0 0 0 0グレー画像 2値化画像 Bayer型マトリクス (256階調用) 2値化 (比較)
- 10. 10 実際の画像 組織的ディザ法
- 12. 12 誤差拡散法 Floyd - Steinberg Jarvice, Judice & Ninke f0 7 16 3 16 4 16 15 16 Floyd – Steinberg に比べて 誤差を拡散する範囲が広くなっている 表現幅が広がる分 計算量は多くなる 元の画素値がちょうど中間値のときには 市松模様のようなパターンが生成される
- 13. 13 誤差拡散法 Floyd – Steinberg 計算例 • 画素値240の画素をしきい値128でディザ 255 240 0 152 98 230 255 255 49 173 126 255 しきい値 128 誤差 240-128=112 f0 f1 f2 f3 f4 255 255 49 173 154 255
- 14. 14 誤差拡散法 比較 Floyd - Steinberg Jarvice, Judice & Ninke