2値化

グレースケール画像のピクセルをセグメント化します。手動2値化操作を使用すると、グレースケールピクセル値の範囲を選択することができます。ローカル2値化操作では、ローカルで適応できる2値化アルゴリズムを使用してピクセルを選択します。強い照明傾斜または影のために光が不均等に変化する画像アプリケーションでは、ローカル2値化を使用してください。自動2値化操作では、しきい値の範囲が自動的に選択されます。光がその画像で均等に変化することが予想されう場合、自動2値化を使用してください。

メインタブ

以下のコントロールは、メインタブで使用できます。

• ステップ名―ステップに付ける名前。

2値化タブ

以下のコントロールは、2値化タブで使用できます。

• 検索

  明るいオブジェクト	輝度の範囲がユーザによって指定された値から255の範囲内のピクセルを分離します。
  暗いオブジェクト	輝度の範囲が0からユーザによって指定された値の範囲内のピクセルを分離します。
  グレーオブジェクト	輝度の値がユーザ指定範囲内のピクセルを分離します。

• 2値化タイプ

  画像ソース	元の入力画像を開きます。
  手動2値化	入力したしきい値の最小値と最大値に基づいて、画像にしきい値を適用します。最小値と最大値の間に含まれないピクセルはすべて0に設定されます。また、その範囲内に入るピクセルはすべて1に置き換えられます。
  ローカル2値化: Niblack	周りのピクセルの統計に基づいて、各ピクセルのしきい値を計算します。このアルゴリズムによって、照明の急激な変化が修正されます。
  ローカル2値化: 背景修正	背景修正を実行して、不均一な照明効果を消去して、次に相互分散2値化アルゴリズムを使用して、2値化を実行します。
  自動2値化: クラスタ化	クラスタ化と呼ばれる統計テクニックに基づいて、画像にしきい値を適用します。
  自動2値化: エントロピー	エントロピーと呼ばれる画像解析テクニックに基づいて、画像にしきい値を適用します。
  自動2値化: メートル	メトリックテクニックを使用して、初期グレースケール値を表す面によって異なる最適しきい値を計算して、画像にしきい値を適用します。
  自動2値化: モーメント	理論上のバイナリ画像を再計算する、モーメントと呼ばれる統計ツールを使用して、画像にしきい値を適用します。
  自動2値化: 内部相違	相互分散と呼ばれる従来の統計テクニックに基づいて、画像にしきい値を適用します。

• しきい値の範囲—手動2値化でのみ構成することができます。

  最小	手動しきい値の範囲に含まれる最小グレースケールピクセル値。明るいオブジェクトまたはグレーオブジェクトを検索している場合、ヒストグラム上の黒いカーソルを調整して、この範囲の下限を設定することができます。
  最大	手動しきい値の範囲に含まれる最大グレースケールピクセル値。暗いオブジェクトまたはグレーオブジェクトを検索している場合、ヒストグラムの白いカーソルを調整して、この範囲の上限を設定することができます。

• ヒストグラム―各グレースケール値のピクセル総数を表示します。ヒストグラムを参照すると、画像に特定のグレースケール値の固有な領域があるかどうかを確認できます。また、白と黒のカーソルをスライドすることで、画像のグレースケールピクセル領域を選択することができます。

  ヒント   ツールバーのいずれかのツールを使用して、関心領域の周辺にROIを描画することで、画像の一部のヒストグラムを表示することができます。ローカルヒストグラムでは、画像の特定の部分を維持または拒否するかどうかを選択できるしきい値範囲に関する重要な情報を取得できます。 画像を2値化にすることで、0と1のピクセル値を含むバイナリ画像が生成されます。バイナリ画像を表示するには、バイナリカラーパレットを使用する必要があります。

• カーネルのサイズ—平均値の計算に使用される各ピクセルの周辺の近接ピクセルのサイズ。カーネルのサイズは、通常、2値化で分離するオブジェクトのサイズです。この制御器は、ローカル2値化でのみ構成することができます。

  ヒント  オブジェクトの周辺にROIを描画することで、画像内でオブジェクトの概算的なサイズを取得できます。ROIサイズは、最後に描画されたROIのサイズを表示します。をクリックして、ROIサイズをカーネルのサイズに適用します。

• 偏差係数—アルゴリズムの感度を決定します。値は、0がノイズに最も敏感である、0〜1の範囲です。偏差係数が低いほど、粒子の一部として選択されるのに必要なピクセル値が平均値により近い値でなければなりません。この制御器は、ローカル2値化: Niblack 2値化タイプでのみ構成することができます。