영상처리 - 이진화와 오츄 알고리즘 (Otsu Algorithm)

이진화 

• 명암 영상을 흑과 백으로만 이루어진 이진 영상으로 반환한다.

이진화

T보다 크거나 같으면 1(백), 작으면 0(흑)으로 해서 흑백영상을 만든다. (이진화를 시킨다)

 

 

임계값 방법

• 두 봉우리 사이의 계곡을 임계값 T로 설정한다. 
• 자연 영상에서는 계곡 지점의 결정이 어렵다. 

위의 (b)그림은 임계값을 50으로 설정하여 구한 이진 영상이다. 

 

근데 임계값 T는 어떻게 구해야 될까?

이론적으로 봤을 때 이진화에 따른 분류 에러를 최소화시켜주는 임계값을 optimal threshold라고 부른다.

T가 optimal threshold 인지 아닌지를 알려면 어떤 픽셀이 물체이고, 어떤 픽셀이 배경인지를 알고 있어야 하는데, 이걸 미리 알고 있었다면 이미 최적의 이진화가 끝난 상태이므로 T를 구할 필요가 없다.

 

실제 입력 영상의 밝기 분포를 보고 임계값을 찾아주는 가장 실질적인 방법으로는 오츄 알고리즘 -(Otsu79)가 있다.

 

 

Otsu 오츄 알고리즘

• 이진화 했을 때 흑과 백이 균일할수록 좋다는 원리에 근거한 알고리즘이다. 
• 균일성은 분산으로 측정한다.
• 분산이 작을수록 균일성이 높다.
• 분산의 가중치 합 vwithin(.)을 목적 함수로 이용한 최적화 알고리즘이다. 

오츄 알고리즘

• t-1번째의 계산 결과를 t번째에 활용하여 빠르게 계산한다. 

오츄 알고리즘

 

 

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// 오츄 알고리즘

입력 영상을 히스토그램 정규화 공식을 적용하여 정규 히스토그램 h'를 만든다. 
순환식 초기 조건을 이용하여 w0(0)과 u0(0)을 계산한다.ㅏ 

for (t = 1 to L-1) {
	위의 공식 순환식을 이용하여 w0(t), u0(t), u1(t)를 계산한다. 
    위의 공식을 이용하여 vbetween(t)를 계산한다. 
}

for문에서 보인 가장 큰 vbetween(t)를 보인 t를 임계값 T로 결정한다. 
이진화 공식을 이용하여 영상을 이진화한다.

 

 

 

실습 코드 

2023.10.02 - [🤖 Computer Vision] - 컴퓨터 비전 영상처리 - 오츄 알고리즘(Otsu Algorithm) 실습 코드 C언어, C++

컴퓨터 비전 영상처리 - 오츄 알고리즘(Otsu Algorithm) 실습 코드 C언어, C++

 

 

 

전체 코드 

https://github.com/mcrkgus/Computer-Vision/blob/main/otsu.c