Umbralizacion

Tratamiento Digital
de Imágenes

Escala de Grises y Umbralización

Escala de Grises
Una imagen en escala de grises es un arreglo matricial de dos dimensiones
que aporta información de la intensidad de la luz presente para cada punto
de la imagen.

Conversión a escala de Grises (prueba)

Técnica de promedio (Average)
La forma más simple
de lograrlo es mediante la suma de lascomponentes RGB de cada capa pixel a pixel y dividirles por la cantidad
(3).

Técnica de La tonalidad (Midgray)
En el modelo HSL (del inglés Hue, Saturation, Lightness con su
equivalencia en español Tonalidad, Saturación, Luminancia o intensidad)
la tonalidad se define como parte de la media de las componentes de
color máxima y mínima.

Técnica de Luminosidad (Luminosity)
Este método esuna versión más sofisticada del método del promedio. Los valores de cada color
presentan un valor teniendo en cuenta la percepción humana. El ojo humano es más sensible
al verde que a los otros colores, por lo que el porcentaje de este es mayor. Estos valores fueron
establecidos a través de la recomendación Rec. 601 NTSC por la International
Telecommunication Union – Radiocommunications; sectorque le ha hecho un estándar mundial
para la televisión a color con compatibilidad a blanco y negro.

Escala de Grises
En el espacio del color YIQ, Y representa la intensidad (luma) que corresponde al
“brillo” de la imagen en sus valores óptimos adecuados para la percepción del ojo
humano, I representa la fase (phase), mientras que Q corresponde a la cuadratura
(quadrature), en referencia alas componentes utilizadas en la modulación de
amplitud en cuadratura.

Problemas de la conversión Y
Nótese que un mismo color puede tener la misma intensidad
“luma”, lo que al convertir de RGB a Y crea problemas en la
diferenciación de los objetos observados por el ser humano.

Binarizado de Imagen
La binarización es una variante de la umbralización y consiste en dejar a cero
todoslos pixels menores de un umbral y a uno aquellos que son iguales o
mayores, quedando constituida la imagen final por un conjunto de unos y ceros

Cuando el valor t0=0 y el valor t1=1 se dice que la imagen se ha binarizado.

El algoritmo es muy sencillo de implementar:

Histograma Bimodal
El fondo
El objeto

0

1

Ejemplo binarización

Imagen original

Imagen binarizadaTécnicas para determinar el Umbral T

Técnicas Globales
El umbral fijo o global es aquel que es único sobre toda la
imagen.

Técnicas Locales
Estás consideran la vecindad de cada pixel para determinar
el umbral local. No existe un único umbral T, hay una para
cada zona.

Técnicas Globales

•Método del Mínimo
•Método de la Entropía Shannon
•Método del Triángulo
•Método de OtsuUmbral global por el Método del Mínimo
De la inspección visual del histograma, se puede ver que una buena opción
para la separación de fondo y los objetos es un lugar el cual corresponde al
punto más bajo entre los dos picos principales. Para realizar el algoritmo se
recomienda suavizar la curva reiteradas veces hasta lograr que solo existan
2 máximos locales.

Histograma sin suavizar

Umbralglobal por el Método del Mínimo

Histograma suavizado

Umbral global por el Método del Mínimo

Umbral global por Método de la Entropía Shannon

Se usa la entropía H como una medida del contenido de la información. El
umbral T separa la información en dos clases correspondientes al fondo y
al objeto, determinando la entropía asociada a ellas. El umbral T se
determina para aquel valordonde la entropía es máxima. La entropía se
puede calcular a través de la ecuación mostrada:

El método debe evaluar la probabilidad acumulada para cada posible
umbral y tomará el valor de T=k que genere la mayor entropía.

Umbral global por Método de la Entropía Shannon

Umbral global por Método del Triángulo

Para determinar el umbral adecuado mediante el método del triángulo, se...