Was ist Binarisierung?
Binarisierung wandelt ein Bild mit einem Schwellenwertverfahren in zwei Werteklassen um, meist Vordergrund und Hintergrund. Der Schwellenwert kann global gelten oder zwischen Bildregionen variieren.
So funktioniert Binarisierung
Binarisierung ordnet ein Grauwert- oder Farbbild zwei Klassen zu, indem sie Pixel mit einem Entscheidungsschwellenwert vergleicht. Ein globales Verfahren verwendet überall denselben Grenzwert. Adaptive Verfahren schätzen dagegen lokale Schwellenwerte, um Schatten, Verläufe oder Papiertexturen zu berücksichtigen. Die Ausgabe ist eine Segmentierungsentscheidung, nicht bloß eine Umwandlung in eine monochrome Darstellung. Dokumentpipelines setzen die Binarisierung nach der Normalisierung oder Rauschunterdrückung und vor OCR, morphologischen Operationen, der Analyse zusammenhängender Komponenten oder der Kompression ein.
Wichtige Fakten
- Globale Schwellenwertverfahren können bei gleichmäßig beleuchteten Seiten mit klar getrennten Histogrammen für Vordergrund und Hintergrund funktionieren. Beleuchtungsverläufe können jedoch dazu führen, dass Text der Papierklasse zugeordnet wird.
- Adaptive Verfahren nutzen Nachbarschaftsstatistiken und verbessern die Ergebnisse bei ungleichmäßigen Dokumenten. Dafür benötigen sie mehr Rechenaufwand und reagieren empfindlich auf Fenstergröße und lokales Rauschen.
- Die Schwellenwertpolarität ist wichtig: Algorithmen und Dateicodierer können unterschiedliche Konventionen dafür verwenden, ob null für Druckfarbe oder Hintergrund steht. Dadurch kann die Maske in nachfolgenden Verarbeitungsschritten scheinbar invertiert sein.
Wann Binarisierung wichtig ist
Wenden Sie Binarisierung vor OCR, Dokumentbereinigung, Konturerkennung oder Formanalyse an. Eine ungeeignete Schwellenwertwahl kann blassen Text löschen oder Hintergrundrauschen erhalten, besonders bei ungleichmäßiger Beleuchtung.