O que é limiarização por histograma?
A limiarização por histograma seleciona um ou mais valores de corte de intensidade a partir da distribuição de valores de uma imagem. Os pixels são divididos em classes, como primeiro plano e fundo, de acordo com esses valores de corte.
Como funciona a limiarização por histograma
A limiarização por histograma converte estatísticas de intensidade em limites de decisão para separar populações de pixels. Um procedimento binário usa um único valor de corte, enquanto métodos multinível dividem a faixa em vários intervalos rotulados. Algoritmos automáticos podem otimizar a compactação dentro das classes ou a separação entre elas, mas suas premissas se sustentam melhor quando o histograma contém modas distinguíveis. Essa etapa frequentemente cria uma máscara inicial que é refinada posteriormente por morfologia, análise de componentes conexos ou revisão humana.
Informações essenciais
- O método de Otsu seleciona um limiar otimizando a separação entre classes a partir do histograma, mas pode ter desempenho ruim quando as distribuições de primeiro plano e fundo se sobrepõem fortemente ou ocupam áreas muito desiguais.
- Um limiar global aplica um único valor de decisão em toda a imagem, enquanto a limiarização adaptativa calcula valores a partir de vizinhanças locais e costuma ser mais resistente a sombras ou gradientes de iluminação.
- A escolha do limiar depende da representação de intensidade: aplicar o mesmo valor de corte numérico após alterações de gama, normalização ou conversão de profundidade de bits pode classificar um conjunto diferente de pixels.
Quando a limiarização por histograma é importante
Desenvolvedores aplicam a limiarização por histograma à binarização de documentos, a máscaras de objetos e à segmentação simples. A iluminação irregular ou a sobreposição das distribuições de classes podem tornar um valor de corte global pouco confiável.