画像の2値化が貧弱な結果を示しているのはなぜですか？

Question

this journal articleを参照してください。

セクション4.1（前処理）の最後の段落は、

は、大津閾値処理は、以下の結果が得られると一緒に[threshold = (mean + std dev)]

を使用して、と言っています。

そして、それらなしで私は次のような結果を得るため、

。したがって

、I持っている3つの質問、

（1）バイナリしきい値設定の私の実装の主な問題は何ですか？

（2）大津閾値が本当に良い結果を出すのであれば、記事の著者は[]を使用するように提案したのはなぜですか？

（3）doubleの値を大津の閾値に適用するにはどうすればよいですか？

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ソースコード

Here is the GitHub repository.

以下の通りであるソースコードの最も関連する部分、

private void thresholdButton_Click(object sender, EventArgs e) 
    { 
     Bitmap color = (Bitmap)this.inputImagePictureBox.Image; 

     Bitmap temp = Grayscale.ToGrayscale((Bitmap)color.Clone()); 

     ImageStatistics imgStat = new ImageStatistics(temp); 

     Histogram histogram = imgStat.Gray; 

     double meanPlusStdDev = histogram.Mean + histogram.StdDev; 

     OtsuThreshold otsu = new OtsuThreshold(); 

     int thres = otsu.getOtsuThreshold(temp);////// 

     //otsu.Apply(temp, (int)meanPlusStdDev); 

     otsu.Apply(temp, thres); 

     thresholdedImagePictureBox.Image = temp; 
    } 

Answer 1

私は（2）に答えます。誰もが平均+標準偏差を全世界的に使用するのを見たことはありませんが、ローカルの適応閾値処理技術を適用する場合は非常に一般的です。そのため、画像全体に対して単一のしきい値を計算するのではなく、近傍に基づいてピクセルごとに1つを計算します。この記事で説明されているアプリケーションでは、より意味をなさないでしょう。局所平均（x、y）とローカルSTDEV（X、Y）と画素（x、y）についてのNiblack適応閾値は、次のとおり

平均値（X、Y）+ k個*のSTDEV（x、y）は

ここで、kは調整可能なパラメータです。これは、ドキュメントの二進化でよく使用されます。もう一つの一般的なものは、

のt *の平均値（X、Y）+ K * STDEV（x、y）はローカル平均値とローカルSTDEVしきい値の両方を調整することができ

です。 stdev用語のポイントは、エッジに重みを与えることです。引っ掻き傷は常に高い局所標準偏差の領域であるため、それに結び付けられた用語を有することは、単純平均平均閾値よりも効果的であるはずである。

Sauvolaアルゴリズムも興味深いと思うかもしれませんが、それはNiblackアルゴリズムのさらなる修正です。これらを自分で実装したい場合は、積分画像の概念を確認してください。

Answer 2

1）「問題」はありません。さまざまなしきい値でしきい値を設定し、異なる結果を得ます。

2）グローバルしきい値を見つける普遍的な方法はなく、グローバルしきい値は非常に貧弱な解決策です。平均/標準偏差アプローチの1つのわずかな利点は、実装者に制御の感覚を与える調整可能なパラメータ（stdevの前の係数）を残すことです。

3）私はこの質問を理解できません。ピクセル値は整数なので、しきい値は整数です。