グレースケール画像のしきい値セグメンテーションは、一般的に使用される画像処理方法です。その基本的な考え方は、グレースケール画像を 2 つの部分に分割することです。1 つの部分は、画像内の特定のしきい値よりもピクセル値が大きいピクセルであり、もう 1 つの部分は、そのピクセルです。値がピクセルのしきい値以下である。このプロセスは、画像の前景と背景を分離するプロセスとみなすことができ、画像セグメンテーション、ターゲット検出、文字認識などの分野で使用できます。グレースケール画像のしきい値セグメンテーションの具体的な実装手順は次のとおりです。
- カラー画像をグレースケール画像に変換します。
- 適切なしきい値を選択し、グレースケール イメージのしきい値を超えるピクセル値を 255 に設定し、しきい値以下のピクセル値を 0 に設定して、バイナリ イメージを取得します。
- バイナリ イメージに対して、ノイズの除去、穴埋め、接続されたドメインのセグメント化などの後続の処理を実行します。実際のアプリケーションでは、適切なしきい値をどのように選択するかが重要な問題になります。一般的なしきい値選択方法には、手動選択、適応しきい値、統計的手法に基づくしきい値選択などがあります。さらに、複数のしきい値セグメンテーションや勾配ベースのセグメンテーションなどの方法も画像のセグメンテーションに使用できます。特定のアプリケーションシナリオと画像の特性に応じて、適切な方法とパラメータを選択する必要があります。