2021.6.9(水)～11(金)は画像センシング展2021です。
当社も安全・予防対策は万全にして出展しております。
はい、本日は展示会3日目です。画像処理の実演はうまくいっているかな？
先生たちは展示会対応中なので、今週の記事もムラ太くんにお任せします！
任せてください！
とは言ってもどの処理にするか悩むなぁ。。
それじゃあ、基本的な2値化処理はどうだろう？
あっ、それいいですね。
それでは、今回は画像の2値化処理についてまとめていきます。
2値化について
2値化とは、画像を白と黒の2色に変換する処理のことです。ある値以上の画素値を白、ある値未満の画素値を黒に変換します。このある値をしきい値と言います。2値化は画像を単純化するので、画像検査などで物体の検出を行う際の前処理として良く使われます。
(関連記事：画像の2値化)
2値化の方法その1(静的2値化)
2値化の方法その1は、静的2値化です。
指定したしきい値で2値化を行います。2値化はしきい値によって見えるものが変化します。画像ごとに最適なしきい値を設定する必要があります。
(関連記事：画像の2値化)
2値化の方法その2(大津の2値化)
2値化の方法その2は、大津の2値化です。
大津の2値化は、しきい値を自動的に求める手法のひとつです。画像ごとにおおよそ最適なしきい値を求めることが可能であり、よく用いられる方法です。
(関連記事：画像の2値化(大津の2値化))
画像のヒストグラムから、画素値の分布を黒と白の領域に分ける分離度を求め、分離度が最大の時の画素値を2値化しきい値とします。
(関連記事：画像のヒストグラム)
大津の2値化は、明るさが変動した場合でもおおよそ最適に2値化が可能ですが、部分的に明るさが変化するものは最適に２値化できない場合もあります。
2値化の方法その3(適応的2値化)
2値化の方法その3は、適応的2値化です。
適応的2値化は、しきい値を画素ごとに求める手法です。
変換画素と周辺画素の画素値の平均値を2値化しきい値とし、この演算を画像の全画素に対して行います。
部分的に明るさが変化するような画像でも最適に2値化処理をすることができます。
(関連記事：画像の2値化(適応的2値化))
まとめ
前回に引き続きうまくコピペでまとめましたね！
コピペだなんてひどいですよ！しっかりと復習してまとめてみましたよ！
それは失礼しました。そういえばムラタの2値化はどうなった？
は、はい。もちろん鋭意検討中です。
楽しみにしてるよ。画像センシング展2021も本日で終了です。
来週からはまた、元のブログに戻りますね！
はい、宜しくお願いします！
展示会にご来場いただいた皆様、ありがとうございました。
