Binarisation par
seuillage
Binarisation par seuillage
MVI
Méthode de seuillage par maximisation de la
variance interclasse, bien adaptée aux images ayant un nombre
égal de pixels noirs et de pixels blancs.
Entrées/Sorties
Image
couleur/gris/binaire >> Nouvelle image
binaire.
Méthode
Le seuil
séparera deux classes de niveaux de gris afin de binariser
l’image. Pour trouver ce seuil, on cherche à maximiser
l’expression statistique de la variance interclasse (ce qui
minimisera la variance intraclasse).
L’image de niveaux de gris est une fonction
f telle que f : D
ÌIR² ®[0,255].
L’histogramme sera noté h, tel
que "iÎ[0,255], h(i) =
nombre de pixels de valeurs i
La méthode consiste à chercher s tel que
la variance interclasse V soit maximum. C’est une
méthode bien adaptée lorsque les classes sont dans les
mêmes proportions.
Ensuite, le seuil
est utilisé dans la binarisation de l’image : les
pixels ayant une valeur inférieure au seuil deviennent noirs
les autres blancs.
Binarisation par seuillage
ME
Méthode de seuillage par maximisation de
l’entropie, donne de bons résultats pour des images
ayant de petits objets sur un grand fond.
Entrées/Sorties
Image
couleur/gris/binaire >> Nouvelle image
binaire.
Méthode
Pour trouver le
seuil, on cherche à maximiser l’expression de
l’entropie. En utilisant les mêmes notations que
précédemment, l’entropie E se définit comme
suit :
Binarisation par seuillage
CND
Méthode de seuillage par classification des
nuées dynamiques.
Entrées/Sorties
Image
couleur/gris/binaire >> Nouvelle image
binaire.
Méthode
Non analysée
ici. Résultats très peu différents de la
binarisation par MVI.
Binarisation par seuillage
Manuel
Méthode de seuillage en fixant manuellement
le seuil.
Entrées/Sorties
Image
couleur/gris/binaire >> Nouvelle image
binaire.
Paramètres
zz : valeur du
seuil pour la binarisation entre 0 et
255.
Méthode
Le seuil est
utilisé dans la binarisation de l’image : les
pixels ayant une valeur inférieure au seuil deviennent noirs
les autres blancs.
1. Image numérique
