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Evaluación topológica de métodos de binarización

Evaluación topológica de métodos de binarización. Grupo 42. García Mahugo, Juan Ramón jrgarmah@gmail.com Herráez Pérez, José Manuel jmhp20@hotmail.com. Índice. Objetivos El problema de la binarización Proceso de binarización Métodos de binarización Cálculo de componentes conexas

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Evaluación topológica de métodos de binarización

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Presentation Transcript


  1. Evaluación topológica de métodos de binarización Grupo42 García Mahugo, Juan Ramón jrgarmah@gmail.com Herráez Pérez, José Manuel jmhp20@hotmail.com

  2. Índice • Objetivos • El problema de la binarización • Proceso de binarización • Métodos de binarización • Cálculo de componentes conexas • Funcionamiento de la aplicación • Posibles mejoras • Bibliografía

  3. Objetivos • Estudiar el problema de la binarización de imágenes en niveles de gris • Recopilar información sobre métodos que realizan dicha tarea • Desarrollar una aplicación en la que se puedan usar en un entorno real dichos métodos • Recopilar toda la información posible de una imagen en 2D • Comparación de dos métodos sobre una misma imagen

  4. El problema de la binarización • La segmentación de un nivel es la conversión entre una imagen en niveles de grises y una imagen en blanco y negro • Característica principal de la imagen en blanco y negro: • Debe contener toda la información esencial de la imagen original. (nº de objetos, forma , posición) • Muy usado en imágenes médicas, imágenes de mapas, manuscritos, etc..

  5. El proceso de la binarización • Pasa imagen a color a escala de grises • Cálculo del histograma • Localizar umbral de binarización • Cálculo de la nueva imagen en blanco y negro a partir la imagen en escala de grises y del umbral

  6. Métodos de Binarización • Valor de nivel medio de gris • Porcentaje de píxeles Negros • Método de los dos Picos • Método de Weska • Método de Ridler • Método de Thrussell • Método de Otsu

  7. Métodos de Binarización (II) • Método usando la entropía • Método de Kapur • Método de Johannsen • Método de Huang • Método de Yagger • Método de Kitler

  8. Cálculo de componentes conexas Usando 8-vecindad calculamos: • Número de componentes conexas negras • Número de componentes conexas blancas (agujeros) • Calculando el número de píxeles de cada una

  9. Funcionamiento de la aplicación • Paso 1: Pasar a escala de grises

  10. Funcionamiento de la aplicación II • Paso 2: Seleccionar método Binarización • Paso 3: Binarización de la imagen y cálculo de componentes conexas blancas y negras

  11. Funcionamiento de la aplicación III • Paso 4: Selección de un segundo método para la posterior comparación • Paso 5: Binarización de la imagen con el segundo método

  12. Funcionamiento de la aplicación IV • Paso 6:Mostrar la imagen resultante de la comparación

  13. Conclusiones • La binarización es un proceso muy utilizado en procesos de tratamiento de imágenes digitales, reconocedor de textos, en mapas, manuscritos, … • Una posible aplicación para una fábrica textil seria encontrar agujeros en tejidos observando las componentes conexas blancas

  14. Posibles Mejoras • Insertar otros métodos de binarización como pueden ser los de binarización local • Comparación entre mas de dos métodos para observar a simple vista cual es el método que mejor se ajusta a nuestros objetivos

  15. Bibliografía • Algorithms for image processing and computer vision. J. Parker John Wiley & Sons ed. (1997), 176-219 • Java 2. La Biblia. Steven Holzner, 571-848.

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