【画像処理】二値化処理の原理・計算式

この記事では、画像処理における二値化処理の原理や計算式についてまとめました。

二値化処理とは

二値化処理とは、設定した閾値により、画像を「真っ白」「真っ黒」の2階調に変換する処理です。

カラー画像(左)と二値画像(右)

(例)グレースケール画像の場合、閾値を150に設定すると
150未満の画素値は全て0
150以上の画素値は全て255
に変換します。

2値化処理は、画像から物体の輪郭を取り出したりできる基本的なアルゴリズムです。

2値化処理の要は、閾値をどのように決めるかという所にあります。
最も単純なのは、人が感覚的に閾値を設定する方法です。
ですが、その都度、人が閾値を調整するのは大変です。

そこで、画像から得られる情報を元に、自動的に適切な閾値を求める「適応二値化処理」「大津の二値化処理」などが提案されています。

実装例(プログラム)

プログラミングによる二値化処理の実装例について以下にまとめました。
【Python/OpenCV】単純な二値化処理
【Python/OpenCV】大津の手法で二値化処理
【Python/OpenCV】適応的閾値処理で二値化

【画像処理超入門】アルゴリズムの仕組みと実装方法を簡単に解説
画像処理超アルゴリズムの仕組みとプログラミングによる実装方法を簡単に解説します。
この記事を書いた人
西住技研

学生時代はシステム制御理論や画像処理、機械学習を専攻分野として研究していました。就職後もプログラミング(Python)を活用したデータ分析や作業自動化に取り組み、現在に至ります。そこで得たノウハウをブログで発信しています。
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