JP2600375B2 - Threshold value determination device - Google Patents
Threshold value determination deviceInfo
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は,例えば画像認識における画像濃度の2値
化を行なう際などに行なわれるしきい値の決定に関する
ものである。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to determination of a threshold value, for example, when binarizing image density in image recognition.
以下,説明の便宜上,入力される信号パターンとして
濃淡画像を用いた場合について述べる。Hereinafter, for convenience of explanation, a case where a grayscale image is used as an input signal pattern will be described.
この種の装置の従来例としては,例えば第10図に示さ
れたものがある。FIG. 10 shows a conventional example of this type of apparatus.
第10図は,従来のしきい値決定装置の概要を示すブロ
ツク図であり,第10図において(1)は濃淡画像を信号
化した信号のパターン(2)を入力し,濃淡画像の各濃
度レベルの濃度ヒストグラム(以下適宜ヒストグラムと
記す)を作成するヒストグラム作成部,(3)はヒスト
グラム作成部(1)で作成された濃度ヒストグラムに基
づいて濃淡画像を最適な2値画像に変換するためのしき
い値を決定するしきい値決定部である。FIG. 10 is a block diagram showing an outline of a conventional threshold value determining apparatus. In FIG. 10, (1) shows a signal pattern (2) obtained by converting a grayscale image into a signal, A histogram creating unit for creating a level density histogram (hereinafter, appropriately referred to as a histogram), and (3) for converting a grayscale image into an optimal binary image based on the density histogram created by the histogram creating unit (1). It is a threshold value determination unit that determines a threshold value.
しきい値決定部(3)において行なわれる,濃度ヒス
トグラムに基づくしきい値決定の方法としては,Pタイル
法,モード法,判別分析法がある。As a method of determining a threshold based on the density histogram performed in the threshold determining unit (3), there are a P tile method, a mode method, and a discriminant analysis method.
Pタイル法は,第11図に示すように濃度ヒストグラム
において濃度レベルの低い方または高い方からの累積度
数が分布全体に占める割合がtパーセントとなる濃度レ
ベルを求め,その濃度レベルをしきい値とする方法であ
る。In the P-tile method, as shown in FIG. 11, a density level at which the cumulative frequency from the lower or higher density level in the density histogram accounts for t percent of the entire distribution is determined, and the density level is determined as a threshold value. It is a method.
モード法は,濃度ヒストグラムが十分なくぼみを持つ
た双峰性を示すという前提のもとにその濃度ヒストグラ
ムの谷,すなわちグラフの極小値となつている濃度レベ
ルを求め,その濃度レベルをしきい値とする方法であ
る。The modal method finds the valley of the density histogram, that is, the density level that is the minimum value of the graph, based on the premise that the density histogram shows bimodality with sufficient depression, and thresholds the density level. It is a method to make it a value.
判別分析法は,ヒストグラムをあるしきい値で2分割
した場合,それら2つに分けられたグループ間の分散が
最大となるようなしきい値を適切なしきい値として求め
る方法である。The discriminant analysis method is a method in which, when a histogram is divided into two by a certain threshold value, a threshold value that maximizes the variance between the two groups is determined as an appropriate threshold value.
上記のような従来のしきい値決定装置では、Pタイル
法,モード法,判別分析法など,いずれもヒストグラム
を用いてしきい値の決定を行なう方法を用いているが,P
タイル法は濃淡画像内での対象物の占める割合が予めわ
かっている必要があり,モード法は濃度ヒストグラムが
滑らかでない場合や谷が顕著でない場合にはしきい値の
決定が困難である。また判別分析法は,ヒストグラムの
谷が顕著でない場合にも適用できるが,画像内に占める
対象物と背景との割合が極端に異なる場合や対象物と背
景との濃度差が小さい場合などには適切なしきい値を決
定できないという問題点があつた。In the above-described conventional threshold value determination apparatus, a method of determining a threshold value using a histogram, such as a P tile method, a mode method, and a discriminant analysis method, is used.
In the tile method, it is necessary to know in advance the proportion of the object in the grayscale image, and in the mode method, it is difficult to determine the threshold value when the density histogram is not smooth or the valley is not noticeable. The discriminant analysis method can be applied even when the valley of the histogram is not conspicuous. However, when the ratio between the object and the background in the image is extremely different, or when the density difference between the object and the background is small, etc. There was a problem that an appropriate threshold could not be determined.
この発明はかかる問題点を解決するためになされたも
ので,入力される信号パターンの区分すべき信号レベル
を示すそれぞれの画素の個数の割合が非常に異なる場合
や,区分すべき信号レベルのレベルの差が非常に小さい
などの場合でも適切にしきい値を決定することが出来る
しきい値決定装置を得ることを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and the input signal pattern has a very different ratio of the number of pixels indicating the signal level to be divided, or the level of the signal level to be divided. It is an object of the present invention to obtain a threshold value determining device capable of appropriately determining a threshold value even when the difference between the two is very small.
この発明に係るしきい値決定装置は、複数のしきい値
を用いて、濃淡画像を上記複数のしきい値に対応する複
数の2値画像に変換する2値パターン試作部、上記2値
画像毎にこの2値画像上各画素の近傍領域における
「0」と「1」との画素の配置状態に関する特徴量を抽
出する特徴量演算部、および上記特徴数量を評価して上
記複数のしきい値の中から1つを選択するしきい値決定
部を備え、上記特徴量演算部において、しきい値Tに対
する2値画像上の各画素のうち「1」である画素の数F1
(T)を求めるとともに、上記「1」である画素を中心
画素としてこれに隣合う画素のうち「1」である画素の
数を求め、この数を全上記中心画素について合計した和
F2(T)を算出し、上気しきい値決定部において、評価
関数P(T)=F2(T)/F1(T)を算出して評価関数
P(T)のしきい値Tに関する変化状態から評価してし
きい値Tのうちの1つの値を選択するようにしたもので
ある。A threshold value determining apparatus according to the present invention includes: a binary pattern trial production unit that converts a grayscale image into a plurality of binary images corresponding to the plurality of threshold values by using the plurality of threshold values; A feature value calculation unit that extracts a feature value relating to the arrangement state of pixels “0” and “1” in the vicinity area of each pixel on the binary image, and the plurality of thresholds by evaluating the feature quantity A threshold value determining unit that selects one of the values, and in the feature value calculating unit, the number F 1 of pixels that is “1” among the pixels on the binary image with respect to the threshold value T
(T) is determined, and the number of pixels “1” is determined from the pixel “1” as a central pixel and the number of pixels “1” among pixels adjacent to the central pixel, and this number is summed up for all the central pixels.
F 2 (T) is calculated, and the upper threshold value determination unit calculates the evaluation function P (T) = F 2 (T) / F 1 (T) to calculate the threshold value of the evaluation function P (T). In this case, one of the threshold values T is selected by evaluating the change state of T.
この発明においてしきい値決定装置は、2値パターン
試作部で濃淡画像を複数のしきい値それぞれに対応する
複数の2値画像に変換し、特徴量演算部において、しき
い値値Tに対する2値画像上の各画素のうち「1」であ
る画素の数F1(T)を求めるとともに、上気「1」であ
る画素を中心画素としてこれに隣合う画素のうち「1」
である画素の数を求め、この数を全中心画素について合
計した和F2(T)を算出し、しきい値決定部において、
評価関数P(T)=F2(T)/F1(T)を算出して評価
関数P(T)のしきい値Tに関する変化状態から評価し
て複数のしきい値のうちの1つの値を選択して、最適な
しきい値を決定する。In the present invention, the threshold value determining device converts the grayscale image into a plurality of binary images corresponding to the plurality of threshold values in the binary pattern prototype unit, and the feature amount calculation unit converts the grayscale image into a binary image corresponding to the threshold value T. The number F 1 (T) of pixels that are “1” among the pixels on the value image is obtained, and the pixel that is “1” is the center pixel and “1” is the pixel that is adjacent to the center pixel.
Is obtained, and the sum F 2 (T) is calculated by summing this number for all central pixels.
An evaluation function P (T) = F 2 (T) / F 1 (T) is calculated and evaluated from a change state of the evaluation function P (T) with respect to the threshold value T, and one of a plurality of threshold values is evaluated. Select a value to determine the optimal threshold.
第1図はこの発明の一実施例によるしきい値決定装置
の概要を示すブロツク図である。FIG. 1 is a block diagram showing an outline of a threshold value determining apparatus according to an embodiment of the present invention.
この実施例に於いては従来例の装置と同様,入力され
る信号パターンとしては濃淡画像を用い,その濃淡レベ
ルを2値化する場合について説明する。In this embodiment, as in the conventional apparatus, a case will be described in which a grayscale image is used as an input signal pattern and the grayscale level is binarized.
第1図に於いて(2)は濃淡画像を信号化した信号パ
ターン, (4)は予め複数の異なる設定値が設定され,入力さ
れる信号パターン(2)に対して各設定値に基づく2値
画像パターン(以下,適宜2値パターンと記す)を作成
し出力する多値パターン試作手段としての2値パターン
試作部, (5)は2値パターン試作部(4)から出力された複
数種の2値パターンを入力し,個々の2値パターン毎
に,その2値パターンを構成する複数個の画素に含まれ
る「1」と「0」との2種類の情報の配列に関する特徴
量を演算して出力する特徴量演算部,(3)はしきい値
決定部であるが,従来例の装置のものとは異なり,特徴
量演算部(5)が出力した個々の2値パターン毎の特徴
量に基づき信号パターン(2)として入力される濃淡画
像の最適な2値パターン化を行なうためのしきい値を決
定する。In FIG. 1, (2) indicates a signal pattern obtained by converting a grayscale image into a signal, and (4) indicates a plurality of different set values set in advance. The input signal pattern (2) is based on each set value. A binary pattern prototype unit as a multi-value pattern prototype unit for creating and outputting a value image pattern (hereinafter, appropriately referred to as a binary pattern), (5) a plurality of types of binary patterns output from the binary pattern prototype unit (4) A binary pattern is input, and for each binary pattern, a feature quantity relating to an array of two types of information “1” and “0” included in a plurality of pixels constituting the binary pattern is calculated. (3) is a threshold value deciding unit, which is different from that of the device of the prior art. Of the grayscale image input as the signal pattern (2) based on the Determining a threshold value for performing a binary patterned.
次に,この実施例によるしきい値決定装置の動作につ
いて第1図ないし第9図に基づき説明する。Next, the operation of the threshold value determining device according to this embodiment will be described with reference to FIGS.
はじめに,2値パターン試作部(4)において複数個の
異なる設定値Tを,例えば濃度レベルの低い方から高い
方へ順にT1,T2,……,Tnと設定する。通常は入力される
濃淡画像の濃度レベルの最低値をT1,最高値をTnとす
る。 First , in the binary pattern prototype unit (4), a plurality of different set values T are set, for example, as T 1 , T 2 ,..., Tn in order from a lower density level to a higher density level. Normally, the minimum value of the density level of the input grayscale image is T 1 , and the maximum value is Tn.
次に,入力される信号パターン(2)に対しそれぞれ
の設定値Tによつて2値化した2値パターンを作成し,
作成された全ての2値パターンを出力する。Next, a binary pattern is created by binarizing the input signal pattern (2) with each set value T,
Output all created binary patterns.
各2値パターンは濃淡画像を細分化して表す複数個の
画素によつて構成され,各画素は,設定値Tによつて区
分された2段階の濃淡レベルに基づき,設定値Tよりも
濃いレベルの部分を「1」,淡いレベルの部分を「0」
の値でそれぞれ示すものとする。Each binary pattern is composed of a plurality of pixels that represent the grayscale image in a subdivided manner, and each pixel has a darker level than the set value T based on two levels of grayscale levels divided by the set value T. Part is “1”, light level part is “0”
Respectively.
出力された複数の2値パターンは特徴量演算部(5)
へ入力される。特徴量演算部(5)ではまず,個々の2
値パターン毎に,その2値パターンを構成する複数個の
画素について,各画素の3×3近傍における「0」と
「1」との配列状態に関する特徴量を算出する。The plurality of output binary patterns are used as a feature value calculation unit (5).
Is input to In the feature value calculation unit (5), first,
For each of the value patterns, for a plurality of pixels constituting the binary pattern, a feature amount relating to the arrangement state of “0” and “1” in the vicinity of 3 × 3 of each pixel is calculated.
第2図に示すように2値パターン上の点X=(x,y)
を中心画素(そのデータをbo(X)とする)とする3×
3近傍(中心画素に隣合う画素)データをbi(X)(i
=0,1,…,8)で表すとbo(X)およびbi(X)は「0」
または「1」の値をもち,3×3近傍の「0」と「1」と
の配列状態は29=512通り存在する。As shown in FIG. 2, point X = (x, y) on the binary pattern
Is the central pixel (the data is bo (X)) and 3 ×
3 Neighbor (pixels adjacent to the center pixel) data is represented by b i (X) (i
= 0, 1, ..., 8) is represented by bo (X) and b i (X) is "0"
Or, it has a value of “1”, and there are 2 9 = 512 different arrangement states of “0” and “1” near 3 × 3.
次に3×3近傍の中心画素が「1」であるブロツクに
対して,特徴量としてその総数F1(T)とその中心画素
に対する8近傍bi(X)(i=1,2,…8)における
「1」の画素の数の総和F2(T)を算出する。Next, for a block whose central pixel in the vicinity of 3 × 3 is “1”, the total number F 1 (T) and the eight neighbors b i (X) (i = 1, 2,. The total sum F 2 (T) of the number of “1” pixels in 8) is calculated.
F1(T)及びF2(T)は下記の(1)式,(2)式で
表わされる。F 1 (T) and F 2 (T) are represented by the following equations (1) and (2).
なお,特徴量F1(T)を算出するためには第3図に示
すように3×3近傍データのブロツクのうち,中心画素
が「1」であるブロツクの数の総和を求めればよい。ま
た,特徴量F2(T)を算出するためには,第4図に示す
ように中心画素が「1」であるブロツクのその中心画素
に対する8近傍の「1」の個数を計数し,その総和を求
めればよい。 In order to calculate the feature value F 1 (T), as shown in FIG. 3, the total sum of the number of blocks whose central pixel is “1” among the blocks of 3 × 3 neighboring data may be obtained. Further, in order to calculate the feature value F 2 (T), as shown in FIG. 4, the number of “1” s near the center pixel of a block whose center pixel is “1” is counted, and the number of “1” is counted. What is necessary is just to find the sum.
特徴量演算部(5)で演算された特徴量F1(T),F2
(T)はしきい値決定部(3)に入力される。しきい値
決定部(3)では特徴量P(T)を計算する。特徴量P
(T)は下記の(3)式で表わされる。The feature values F 1 (T) and F 2 calculated by the feature value calculation unit (5)
(T) is input to the threshold value determining unit (3). The threshold value determining unit (3) calculates the feature amount P (T). Feature P
(T) is represented by the following equation (3).
P(T)=F2(T)/F1(T) ……(3) 但しF1(T)=F2(T)=0の場合はP(T)=0と
する。P (T) = F 2 (T) / F 1 (T) (3) However, when F 1 (T) = F 2 (T) = 0, P (T) = 0.
例えば8×8画素に分割される濃淡画像の信号パター
ンの各画素の濃度レベルが第5図に示すようなものの場
合について考える。第5図において各画素が示す0,1,4,
5等の数字は各画素が対応する濃淡画像の各部の濃度レ
ベルを表し,0が最も淡いレベルで,数値が大きくなるに
従い,濃いレベルを表すものとなっている。For example, consider the case where the density level of each pixel of the signal pattern of a grayscale image divided into 8 × 8 pixels is as shown in FIG. In FIG. 5, 0, 1, 4,
Numbers such as 5 indicate the density level of each part of the grayscale image corresponding to each pixel, and 0 is the lightest level, and the higher the numerical value, the darker the level.
この信号パターンを,例えば0から6までの7段階の
設定値に基づいてそれぞれ2値パターン化すると,それ
ぞれの設定値Tに対して第6図に示すような2値パター
ンが得られる。第6図において,斜線部(6)で示され
る部分が「1」を表す画素を示す部分,白地で示した部
分が「0」を表す画素を示す部分である。When this signal pattern is converted into a binary pattern based on, for example, seven set values from 0 to 6, a binary pattern as shown in FIG. 6 is obtained for each set value T. In FIG. 6, a portion indicated by a hatched portion (6) is a portion indicating a pixel indicating "1", and a portion indicated by a white background is a portion indicating a pixel indicating "0".
それぞれの設定値Tに対応した2値パターンから特徴
量F1(T)及びF2(T)を求め,さらに特徴量P(T)
を演算すると第7図(のようになり,設定値TとP
(T)との関係をグラフで表すと第8図のようになる。
次に設定値Tに対するP(T)の変化状態を調べるため
にP(T)の1次微分P′(T)と2次微分P′(T)
とを求めると,第7図に示す値をとる。The feature values F 1 (T) and F 2 (T) are obtained from the binary pattern corresponding to each set value T, and the feature value P (T)
Is calculated as shown in FIG. 7 (set values T and P
FIG. 8 is a graph showing the relationship with (T).
Next, in order to examine the change state of P (T) with respect to the set value T, a first derivative P '(T) and a second derivative P' (T) of P (T) are obtained.
Is obtained, the values shown in FIG. 7 are obtained.
P′(T)及びP″(T)は下記の(4)式,(5)
式で表わされる。P ′ (T) and P ″ (T) are expressed by the following equation (4) and (5)
It is expressed by an equation.
但し,この実施例ではΔT=1である。 However, in this embodiment, ΔT = 1.
この実施例では,「1」である画素の連結状態の変化
率が極小となる設定値が,濃淡画像において背景と対象
との間の濃度の立ち上がりが最も急な点,すなわちこの
濃淡画像を2値パターン化する場合の最適なしきい値で
あるという理論に基づいている。In this embodiment, the set value at which the change rate of the connected state of the pixel which is “1” is minimal is the point where the density rise between the background and the object is the steepest in the grayscale image, that is, the grayscale image is 2 It is based on the theory that it is an optimal threshold value for value patterning.
すなわち,P″(T)の値が正から負に変化する設定値
を最適しきい値として求めればよく,この実施例の場
合,第7図及び第8図から明らかなように,最適しきい
値はT=3である。That is, a set value at which the value of P "(T) changes from positive to negative may be determined as the optimum threshold value. In this embodiment, as is apparent from FIGS. 7 and 8, the optimum threshold value is obtained. The value is T = 3.
以上に述べたように,本実施例によるしきい値決定装
置においては,濃淡画像の信号パターンに対して2値パ
ターン化の処理を行うためのしきい値の決定は,予め設
定された複数の異なる設定値に対応した複数の2値パタ
ーンを試作し,それら複数の2値パターンに対する解析
に基づいて行われる。As described above, in the threshold value determining apparatus according to the present embodiment, the threshold value for performing the binary patterning process on the signal pattern of the grayscale image is determined by a plurality of preset threshold values. A plurality of binary patterns corresponding to different set values are prototyped, and this is performed based on an analysis of the plurality of binary patterns.
これにより,濃度ヒストグラムを作成する必要がなく
なり,また濃淡画像内における対象の面積と背景の面積
の割合が非常に異なる場合や,対象の濃度レベルと背景
の濃度レベルとの差が非常に小さい場合でも最適なしき
い値を決定することが出来る。This eliminates the need to create a density histogram, and when the ratio of the target area to the background area in the grayscale image is very different, or when the difference between the target density level and the background density level is very small. However, the optimum threshold can be determined.
なお,上記実施例においては第1図に示すように2値
パターン試作部(4)及び特徴量演算部(5)がそれぞ
れ1個ずつの場合について説明したが,第9図に示すよ
うに,2値パターン試作部(4)と特徴量演算部(5)と
を複数個並列に配置し,入力された1つの信号のパター
ン(2)に対してそれぞれ異なる設定値に対応した2値
パターンを同時に作成することも可能である。この場
合,しきい値決定のための所要時間が大幅に短縮出来る
といった利点がある。Note that, in the above embodiment, a case was described in which one binary pattern prototype unit (4) and one feature amount calculation unit (5) were provided, as shown in FIG. 1, but as shown in FIG. A plurality of binary pattern prototyping units (4) and feature amount calculation units (5) are arranged in parallel, and binary patterns corresponding to different set values are respectively applied to one input signal pattern (2). It is also possible to create them at the same time. In this case, there is an advantage that the time required for determining the threshold can be greatly reduced.
また,上記実施例においてはしきい値決定部(3)に
おいてしきい値を決定するために用いる特定の数の設定
値の一例として,予め設定された設定値を全て用いる場
合について説明したが,しきい値を決定するために用い
る特定の数の設定値としては必ずしも全数の設定値を用
いる必要はなく,例えば特定の範囲の濃度レベルの設定
値を選択して用いるなど,しきい値の決定に必要十分な
数の設定値を適宜選択して用いることも可能である。Further, in the above embodiment, as an example of the specific number of set values used for determining the threshold value in the threshold value determining unit (3), the case where all the preset set values are used has been described. It is not always necessary to use the total number of set values as the specific number of set values used to determine the threshold value. For example, the threshold value is determined by, for example, selecting and using a set value of the density level in a specific range. It is also possible to appropriately select and use a necessary and sufficient number of set values.
また,上記実施例においては入力される信号のパター
ンとして濃淡画像を用いた場合を示し,作成された2値
パターンを構成する画素の配列が2次元である場合につ
いて説明したが,その他の実施例として,画素の配列が
例えば1次元である場合にも適用可能であり,同様の効
果が得られる。Further, in the above embodiment, a case where a grayscale image is used as a pattern of an input signal has been shown, and a case has been described in which the array of pixels constituting the created binary pattern is two-dimensional. The present invention can be applied to a case where the arrangement of pixels is one-dimensional, for example, and the same effect can be obtained.
この発明は以上説明したとおり、複数のしきい値を用
いて、濃淡画像を上記複数のしきい値に対応する複数の
2値画像に変換する2値パターン試作部、上記2値画像
毎にこの2値画像上の各画素の近傍領域における「0」
と「1」との画素の配置状態に関する特徴量を抽出する
特徴量演算部、および上記特徴量を評価して上記複数の
しきい値の中から1つを選択するしきい値決定部を備
え、上記特徴量演算部において、しきい値Tに対する2
値画像上の各画素のうち「1」である画素の数F1(T)
を求めるとともに、上記「1」である画素を中心画素と
してこれに隣合う画素のうち「1」である画素の数を求
め、この数を全上記中心画素について合計した和F
2(T)を算出し、しきい値決定部において、評価関数
P(T)=F2(T)/F1(T)を算出して評価関数P
(T)のしきい値Tに関する変化状態から評価して複数
のしきい値のうちの1つの値を選択するようにしたの
で、対象と背景との面積比率が著しく異なる場合などで
も最適なしきい値を決定することができ、良好な2値画
像が得られるという効果がある。As described above, the present invention uses a plurality of threshold values to convert a grayscale image into a plurality of binary images corresponding to the plurality of threshold values. "0" in the area near each pixel on the binary image
A feature value calculating unit that extracts a feature value related to the arrangement state of the pixels “1” and “1”; and a threshold value determining unit that evaluates the feature value and selects one of the plurality of threshold values. , In the above-mentioned feature value calculation unit,
Number F 1 (T) of pixels that are “1” in each pixel on the value image
And the number of pixels "1" among pixels adjacent to the pixel "1" is determined as the center pixel, and the sum F is obtained by summing this number for all the center pixels.
2 (T) is calculated, and the evaluation function P (T) = F 2 (T) / F 1 (T) is calculated in the threshold value determining unit to obtain the evaluation function P
Since one value among a plurality of threshold values is selected by evaluating from the change state of the threshold value T of (T), the optimum threshold value is set even when the area ratio between the target and the background is significantly different. The value can be determined, and there is an effect that a good binary image can be obtained.
第1図はこの発明の一実施例によるしきい値決定装置の
概要を示すブロツク図,第2図は2値パターンの画素の
3×3近傍データを示した説明図,第3図及び第4図は
特徴量の求め方に関する説明図,第5図は8×8画素に
分割されて表わされる信号パターンの一例を示す図,第
6図は第5図に示した信号パターンを複数の異なる設定
値で2値パターン化した場合の各2値パターンを示す
図,第7図は各設定値とそれに基づいて算出された特徴
量との関係を示す対応図,第8図は設定値と特徴量との
関係をグラフ化して示した対応図,第9図はこの発明の
他の実施例によるしきい値決定装置の概要を示すブロツ
ク図,第10図は従来のしきい値決定装置の概要を示すブ
ロツク図,第11図は従来のしきい値決定方法の1つであ
るPタイル法を説明するためのグラフの一例を示す図で
ある。 図において,(3)はしきい値決定部,(4)は2値パ
ターン試作部,(5)は特徴量演算部である。 なお,各図中同一符号は同一または相当部分を示す。FIG. 1 is a block diagram showing an outline of a threshold value determining apparatus according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an explanatory view showing 3 × 3 neighborhood data of a pixel of a binary pattern, FIG. 3 and FIG. FIG. 5 is a diagram for explaining a method of obtaining a feature amount. FIG. 5 is a diagram showing an example of a signal pattern divided into 8 × 8 pixels. FIG. 6 is a diagram showing a signal pattern shown in FIG. FIG. 7 is a diagram showing each binary pattern when a binary pattern is formed by values, FIG. 7 is a correspondence diagram showing a relationship between each set value and a feature amount calculated based on the set value, and FIG. 8 is a set value and a feature amount. FIG. 9 is a block diagram showing an outline of a threshold value determining apparatus according to another embodiment of the present invention, and FIG. 10 is a block diagram showing an outline of a conventional threshold value determining apparatus. FIG. 11 is a block diagram showing the P-tile method, which is one of the conventional threshold value determination methods. Is a diagram showing an example of a graph for. In the figure, (3) is a threshold value determination unit, (4) is a binary pattern trial production unit, and (5) is a feature value calculation unit. In the drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
Claims (1)
値化するためのしきい値を決定するためのしきい値決定
装置において、複数のしきい値を用いて、上記濃淡画像
を上記複数のしきい値に対応する複数の2値画像に変換
する2値パターン試作部、上記2値画像毎にこの2値画
像上の各画素の近傍領域における「0」と「1」との画
素の配置状態に関する特徴量を抽出する特徴量演算部、
および上記特徴量を評価して上記複数のしきい値の中か
ら1つを選択するしきい値決定部を備え、上記特徴量演
算部において、しきい値Tに対する2値画像上の各画素
のうち「1」である画素の数F1(T)を求めるととも
に、上記「1」である画素を中心画素としてこれに隣合
う画素のうち「1」である画素の数を求め、この数を全
上記中心画素について合計した和F2(T)を算出し、し
きい値決定部において、評価関数P(T)=F2(T)/F
1(T)を算出して評価関数P(T)のしきい値Tに関
する変化状態から評価してしきい値Tのうちの1つの値
を選択するようにしたことを特徴とするしきい値決定装
置。1. Each pixel of a gray-scale image is set to "0" and "1" by 2
In a threshold value determining device for determining a threshold value for conversion, a plurality of threshold values are used to convert the grayscale image into a plurality of binary images corresponding to the plurality of threshold values. A binary pattern prototyping unit, a feature amount calculating unit that extracts a feature amount relating to the arrangement state of pixels “0” and “1” in a region near each pixel on the binary image for each of the binary images,
And a threshold value determining unit that evaluates the feature value and selects one of the plurality of threshold values, wherein the feature value calculation unit calculates a value of each pixel on the binary image with respect to the threshold value T. Among them, the number F 1 (T) of the pixels that are “1” is obtained, and the number of the pixels that are “1” among the pixels adjacent to the pixel “1” is determined with the above-mentioned pixel “1” as the center pixel. The sum F 2 (T) of all the above central pixels is calculated, and the threshold value determining unit calculates an evaluation function P (T) = F 2 (T) / F
1 (T) is calculated and evaluated from the state of change of the evaluation function P (T) with respect to the threshold T, and one of the thresholds T is selected. Decision device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1121719A JP2600375B2 (en) | 1989-05-16 | 1989-05-16 | Threshold value determination device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1121719A JP2600375B2 (en) | 1989-05-16 | 1989-05-16 | Threshold value determination device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH02300979A JPH02300979A (en) | 1990-12-13 |
JP2600375B2 true JP2600375B2 (en) | 1997-04-16 |
Family
ID=14818187
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP1121719A Expired - Lifetime JP2600375B2 (en) | 1989-05-16 | 1989-05-16 | Threshold value determination device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2600375B2 (en) |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5960579A (en) * | 1982-09-30 | 1984-04-06 | Fujitsu Ltd | Pattern inspecting device |
-
1989
- 1989-05-16 JP JP1121719A patent/JP2600375B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH02300979A (en) | 1990-12-13 |
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