[OpenCV 16] 영상의 이진화

영상의 이진화(Binarization)

영상의 픽셀값은 0 또는 255(1)로 변환하는 연산을 의미한다. 배경이나 객체, 관심 영역과 관심이 없는 영역을 나누기 위한 방법으로 사용된다.

흑백 영상의 이진화

임계값(Threshold)을 이용한 간단한 이진화 방법을 사용한다.

히스토그램을 통해 원하는 영역의 픽셀값을 정하고 적절한 임게값을 설정하여 원하는 영역을 추출할 수 있다.

Maxval 인자의 경우 임계값 이상이 되는 픽셀을 모두 이 값으로 치환한다.

EXample code

int t_value = 128;
void on_trackbar_threshold(int, void*);
Mat src, dst;

void ex_processing(){
	String filename = "../data/neutrophils.png";

	src = imread(filename, IMREAD_GRAYSCALE);

	if (src.empty()) {
		cerr << "Image load failed!" << endl;
		return ;
	}

	namedWindow("src");
	imshow("src", src);

	namedWindow("dst");
	createTrackbar("Threshold", "dst", &t_value, 255, on_trackbar_threshold);
	on_trackbar_threshold(0, 0); // Call the function to initialize

	waitKey();
}

void on_trackbar_threshold(int, void*)
{
	threshold(src, dst, t_value, 255, THRESH_BINARY);
	imshow("dst", dst);
}

자동 임계값 결정

Otsu 이진화 방법

입력 영상이 배경과 객체 두 개로 구성되어 있다고 가정(i.e. bimodal histogram)한다. 임의의 임계값 T에 의해 나눠지는 두 픽셀 분포 그룹의 분산이 최소가 되는 T를 선택한다.

void ex_processing(){
	Mat src = imread("../data/rice.png", IMREAD_GRAYSCALE);

	if (src.empty()) {
		cerr << "Image load failed!" << endl;
		return ;
	}

	Mat dst;
	// double th = threshold(src, dst, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
    // or
	double th = threshold(src, dst, 0, 255, THRESH_OTSU);

	cout << "Otsu threshold value is " << th << "." << endl;

	imshow("src", src);
	imshow("dst", dst);
	waitKey();
}

지역 이진화

픽셀 또는 영역마다 서로 다른 임계값을 사용하여 이진화 하는 방법이다. 특히 균일하지 않은 조명 환경에서 촬영된 영상의 경우에 좋은 결과를 얻을 수 있다.

Example code

void ex_processing(){
	Mat src = imread("../data/rice.png", IMREAD_GRAYSCALE);

	if (src.empty()) {
		cerr << "Image load failed!" << endl;
		return ;
	}

	Mat dst1;
	threshold(src, dst1, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);

	int bw = src.cols / 4;
	int bh = src.rows / 4;

	Mat dst2 = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC1);

	for (int y = 0; y < 4; y++) {
		for (int x = 0; x < 4; x++) {
			Mat src_ = src(Rect(x*bw, y*bh, bw, bh));
			Mat dst_ = dst2(Rect(x*bw, y*bh, bw, bh));
			threshold(src_, dst_, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
		}
	}

	imshow("src", src);
	imshow("dst1", dst1);
	imshow("dst2", dst2);
	waitKey();
}

적응형 이진화

지역 이진화를 자동으로 수행하는 함수이다. 주어진 영상에 각 픽셀마다 서로 다른 임계치를 적용하여 이진화를 수행한다. 산술 평균 혹은 가우시안 평균을 사용해서 영상에 대한 평균 이미지를 구한 후 이를 이용해서 각 픽셀에 대한 임계치를 계산한다.

int block_size = 51;
Mat src, dst;

void on_trackbar(int, void*)
{
	int bsize = block_size;

	if ((bsize & 0x00000001) == 0) // 마지막 비트가 1인지 아닌지를 통해 홀수 여부를 확인
		bsize--; // 짝수인 경우 1을 빼서 홀수가 되도록 만듦

	if (bsize < 3)
		bsize = 3;

	adaptiveThreshold(src, dst, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, bsize, 5);
	imshow("dst", dst);
}


void ex_processing(){
	src = imread("../data/sudoku.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

	if (src.empty()) {
		cerr << "Image load failed!" << endl;
		return ;
	}

	namedWindow("src");
	imshow("src", src);

	namedWindow("dst");
	createTrackbar("Block Size", "dst", &block_size, 201, on_trackbar);
	on_trackbar(0, 0); // Call the function to initialize

	waitKey();
}