¿Qué es la binarización?
La binarización convierte una imagen en dos clases de valores, normalmente primer plano y fondo, mediante un método de umbralización. El umbral puede ser global o variar entre las distintas regiones de la imagen.
Cómo funciona la binarización
La binarización transforma una imagen de intensidad o de color en dos clases al comparar los píxeles con un umbral de decisión. Un método global usa el mismo umbral en toda la imagen, mientras que los métodos adaptativos estiman umbrales locales para tratar sombras, gradientes o la textura del papel. El resultado es una decisión de segmentación, no simplemente una conversión para visualización monocromática. Los pipelines de documentos la sitúan después de la normalización o la reducción de ruido y antes del OCR, la morfología, el análisis de componentes conectados o la compresión.
Datos clave
- La umbralización global puede funcionar en páginas con iluminación uniforme e histogramas diferenciados de primer plano y fondo, pero los gradientes de iluminación pueden fusionar el texto con la clase del papel.
- Los métodos adaptativos usan estadísticas de vecindad y mejoran los documentos con variaciones locales a costa de un mayor cálculo y de sensibilidad al tamaño de la ventana y al ruido local.
- La polaridad del umbral importa: los algoritmos y los codificadores de archivos pueden discrepar sobre si cero representa la tinta o el fondo, lo que provoca una máscara aparentemente invertida en las etapas posteriores.
Cuándo importa la binarización
Aplica la binarización antes del OCR, la limpieza de documentos, la detección de contornos o el análisis de formas. Una mala elección del umbral puede borrar texto tenue o conservar ruido de fondo, especialmente con iluminación desigual.