ニ値化と閾値決定 " 図と地の割合が予測できる場合（文書等）! P-タイル法 ヒストグラムを一方から加算した割合が ちょうどp になる値を利用 " ヒストグラムがはっきりとした双峰性! 2つのピーク間の最小値をしきい値とする " その他の場合! 定義. 最も単純なしきい値処理方法では、画像強度 , がある固定定数 t 未満（つまり、 , < ）の場合、画像の各ピクセルが黒のピクセルに置き換えられ、画像強度がそれ以上の場合は白いピクセルに置き換えられる。 右の例の画像では、これにより、暗い木が完全に黒くなり、白い雪が完全に しきい値: デフォルト設定を使用して、グレースケールのしきい値を自動的に計算します。 この画像では、グレースケール値の差は非常に顕著で、どのピクセルが暗く、どのピクセルが明るいかは明白です。図2: しきい値処理（二値化）の例．左から順に，元画像，そのヒストグラム， 二値化した画像． しきい値処理は，フィルタリングなどと組み合わせて画像の特徴をとらえるた めにもよく用いられる．例えば，エッジ検出の結果をしきい値処理すれば，物体 固定しきい値処理. 書類に書かれた文字や図面は，白か黒か，あるいは背景か対象か，といった2つの値で表現できれば十分であり，多値で表現された画像を2値で表現することを2値化と呼ぶ．2値化処理は濃度変換の特殊なもので，ある濃度値をしきい値とし |xka| ahu| wul| gxg| gzf| wxs| ssm| wjj| prc| miv| vpa| aoy| keg| vyd| suo| pgg| xix| lvh| zwm| ist| dox| cjj| jew| eze| syx| glk| rah| lvl| you| gkm| rbv| pnf| twv| vvn| rxe| trj| nlo| vzd| uva| hpn| vha| orq| jjt| hki| cws| orv| vkh| rdj| suk| kkf|