Thresholding

Thresholding 이란?

Thresholding은 영상의 이진화라고도 불리며 어떤 경계값을 기준으로 낮은 값을 가지는 픽셀은 검은색(0)으로

높은 값을 가지는 픽셀은 흰색(255)으로 만드는 과정을 말한다.

색을 성명하기위해 0과 255라고 했는데 같은 말이지만 이진화이기 때문에  0과 1로 나눠진다.

이진화를 거친 영상은 영상이 뚜렷해지고 영상파일의 크기도 작아진다.

위 그림은 이진화가 잘못된 예를 보여준다.

왼쪽 그림은 설정 값이 너무 낮고 오른쪽 그림은 설정값이 너무 높아서 제대로 이진화가 되지 않았다.

기준이 되는 T값(설정 값)은 아래와 같이 계산.

1. T에 대한 초기 추정값을 선택 (일반적으로 이미지의 평균 회색조 레벨)
2. T를 사용하여 이미지를 세분화하여 두 개의 픽셀 그룹을 생성합니다. G1은 회색 레벨이> T 인 픽셀로 구성되고 G2는 회색 레벨이 T 이하인 픽셀로 구성된다.
3. G1에서 픽셀의 평균 그레이 레벨을 계산하여 μ1과 G2에 μ2를 제공.

4.새 임계 값 계산 : 

5.연속 반복에서 T의 차이가 사전 정의 된 한계 T∞보다 작아 질 때까지 2 - 4 단계를 반복한다.이 알고리즘은 히스토그램이 적합한 경우 임계 값을 찾는 데 매우 효과적이다.

 

보통 컴퓨터에서 만들어진 이미지, 영상은 밝기값이 고르고 일정하기 때문에 단일 임계값으로도 분리가 가능하지만

실제로 찍은 사진은 임계 값이 잘 설정되었다고 하더라도 밝기가 일정하지 않아서 위 그림의 아래쪽 그림처럼

이진화가 어렵다.

이 때 필요한 방법이 적응형 임계값이다.

적응형 임계값은 위 그림의 도형부분, 배경부분 범위를 나누고 각각 개별적으로 임계값을 설정해주는 방법이다.