2値化

いや～～～最近、暑いですね。このブログを見ている皆様、体調はいかがでしょうか？
暑さのあまり頭があまり働かないMですが、ぼちぼち更新していきたいと思っております。
さて今回も参りました、ARの原理を理解しよう。
今回は、2値化という処理について説明したいなと思います。

2値化って？
随分昔にグレイスケールのお話をしたと思います。
グレイスケールの意義はRGBの3次元画像を1次元画像へ強引に圧縮する事でした。
しかし、それでも各画素には0から255の数値がばらついて存在しており、コンピュータビジョンの分野ではデータ量が多すぎるのです。
そこで、0と255のみの2つしか数値を持たない画像を作っちゃえ！！というのが2値化の主な処理です。
モノクロ画像から版画のような白黒画像を作るのです。

今回は大津の判別分析法という手法を用いました。
まずグレイスケール画像から各画素のデータを全て抽出し、ヒストグラムというデータに対する割合表を作成します。
そしてヒストグラムから何か特徴的な情報が無いか調べ、そこから2値化に必要な情報を求めるという手法です。
・・・・長野大学の統計学を受講されている方なら、若干分かるかと思います。まさか統計学がこんな事に活かせるとは・・・。

まぁ、実際に見てみましょう。下の写真を2値化してみます。