📝이 포스트에서 Threshold에 대해서 알아보겠습니다.

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정의

Threshold란 임계점으로 Image Processing에 자주 사용되는 기법입니다.

Threshold는 쉽게 이해해서 기준값으로 이해할 수 있습니다.

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목적

• 이미지에서 원하는 객체나 특징을 분리하기 위해서 사용
• 이미지를 이진화하면 영역 분할, 객체 검출, 경계 추출, 잡음 제거 등 다양한 이미지 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

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원리

원리를 살펴보겠습니다.
이미지 객체 이름을 ' input ' 이라고 해보겠습니다.
input[ i , j ] 의 값이 threshold 보다 크면 A 라는 값으로,
input[ i , j] 의 값이 threshold 보다 작으면 B 로 대체하는 것입니다.
이렇게 이진 분류를 수행하여 선명하게 객체나 특징을 분리해낼 수 있습니다.

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코드 이해

코드로 이해해보면 아래와 같습니다.

threshold = 96

for i in range(height):
  for j in range(width):
    if input[i, j] > threshold:
      output[i, j] = 255
    else:
      output[i, j] = 0

Threshold 과정은 위와 같고, 비교적 간단한 조건문으로 구현할 수 있는 것을 볼 수 있습니다.

일반적으로 이진 분류 Threshold의 A 와 B 의 값은 255 와 0 으로 정의합니다.
✅그 이유는 극과 극으로 극명하게 차이를 뚜렷하게 하기 위해서 입니다.

저는 threshold를 96으로 하여 잡음이 많이 있는 이미지를 threshold 과정을 치뤄봤습니다.

Before Threshold

After Threshold

이와 같이 255(WHITE) 와 0(BLACK) 으로 이진 분류되어 객체로 보이는 것을 찾을 수 있습니다.