SIS: 15. Vaja: Pragovna segmentacija
Pragovna segmentacija (treshold) je najpreprostejša segmentacijska metoda, s katero želimo ločiti objekte na sliki od ozadja. Pri tej pragovni segmentaciji se pripadnost posamezne točke določi s pomočjo praga. Če bi imeli prag 80, bi točka s sivino 75 predstavljala objekt, točka s sivino 90 pa ozadje (če bi bilo ozadje svetlejše od objekta). Pragovna operacija ima lahko globalni prag (prag je enak za vse točke), prag pa je lahko tudi variabilen (prag se razlikuje od točke od točke). Da točka predstavlja ozadje predstavimo z vrednostjo 0, če pa predstavlja objekt naj bo njena vrednost 1.
Seveda za pragovno operacijo niso primerne vse slike. Najbolje se obnesejo slike, ki imajo v histogramu dva med seboj jasno ločena vrha, kjer prvi vrh predstavlja objekt, drugi pa ozadje. Prag v takem primeru postavimo v dolino med vrhoma.
Avtomatsko določanje praga
V gornjem primeru smo prag postavili ročno, kar je za uporabo dokaj nepraktično. K sreči obstajajo metode in algoritmi, ki prag postavijo sami. Primer takega algoritma lahko najdemo tudi v knjigi Digital Image Processing: a practical introduction using Java, str. 255. Algoritem je iterativen in je z vsakim korakom bližji optimalnemu pragu. Algoritem predpostavlja,da robne točke algoritma predstavljajo ozadje.
Navodilo:
Implementirajte algoritem za avtomatsko določanje praga function prag=avtomatski_prag(slika), kjer funkcija izračuna prag za vhodno sliko. Predpostavite, da je vhodna slika že sivinska.
Preostala vsebina je na voljo le registriranim uporabnikom. Registracija je brezplačna!
Oglejte si še:
Komentarji
Te kaj tišči?
