Круговые пороговый представляет собой алгоритм для автоматического выбора порогового изображения в обработке изображений . Большинство алгоритмов выбора порога предполагают, что значения (например, интенсивности) лежат в линейном масштабе. Однако некоторые величины, такие как оттенок и ориентация, являются круговыми величинами и поэтому требуют алгоритмов круговой пороговой обработки. Пример показывает, что стандартная линейная версия метода Оцу при применении к каналу оттенка изображения клеток крови не может правильно сегментировать большие белые кровяные тельца (лейкоциты). Напротив, белые кровяные тельца правильно сегментируются круговой версией метода Оцу .
Методы
Существует относительно небольшое количество алгоритмов выбора порога кругового изображения. Все следующие примеры основаны на методе Оцу для линейных гистограмм:
- (Tseng, Li and Tung 1995) сгладьте круговую гистограмму и примените метод Оцу . Гистограмма циклически вращается, так что выбранный порог смещается на ноль. Метод Оцу и ротация гистограммы применяются итеративно до тех пор, пока не будут выполнены несколько эвристик, включающих размер класса, расположение порога и дисперсию класса.
- (Wu et al. 2006) сгладьте круговую гистограмму, пока она не будет содержать только два пика. Гистограмма циклически поворачивается так, что средняя точка между пиками смещается к нулю. Метод Оцу и вращение гистограммы применяются итеративно до схождения порогового значения.
- (Lai and Rosin 2014) применили метод Оцу к круговой гистограмме. Для задачи круговой пороговой обработки двух классов они показали, что для гистограммы с четным числом интервалов оптимальное решение для критерия Оцу внутриклассовой дисперсии получается, когда гистограмма разбивается на две половины. Следовательно, оптимальное решение может быть эффективно получено за линейное, а не за квадратичное время.
Ссылки и дополнительная литература
- ОКРУГ КОЛУМБИЯ. Ценг, Ю.-Ф. Ли и Ч.-Т. Tung, Пороговое значение круговой гистограммы для сегментации цветных изображений в Proc. Int. Конф. Документ Anal. Признание., 1995, стр. 673–676.
- J. Wu, P. Zeng, Y. Zhou и C. Olivier, Новый метод сегментации цветных изображений и его применение к анализу изображений лейкоцитов в Proc. Int. Конф. Сигнальный процесс., Т. 2. 2006, стр. 16–20.
- Ю.К. Лай, П.Л. канифоль, Эффективное круговое пороговое значение, IEEE Trans. по обработке изображений 23 (3), 992–1001 (2014). DOI : 10,1109 / TIP.2013.2297014