O que é limiarização de imagens?
A limiarização de imagens separa pixels em classes comparando brilho, cor ou outro valor medido com um ou mais limiares. Um limiar global aplica uma única regra a toda a imagem, enquanto métodos adaptativos variam essa regra por região.
Como funciona a limiarização de imagens
A limiarização converte um canal medido da imagem ou uma pontuação derivada em regiões discretas, aplicando limites de decisão. Um único valor de corte é adequado quando as distribuições do primeiro plano e do fundo permanecem separadas, enquanto regras locais estimam valores de corte a partir de vizinhanças sob iluminação variável. Vários valores de corte podem formar mais de duas classes. A máscara resultante frequentemente precede a análise de componentes conectados, o OCR, a morfologia, a medição ou o traçado vetorial em pipelines de documentos e inspeção.
Informações essenciais
- O método de Otsu seleciona um valor de corte global minimizando a variância dentro das classes, mas populações de intensidade sobrepostas ou muito desequilibradas podem produzir uma separação ruim.
- Métodos adaptativos dependem do tamanho da vizinhança: uma janela pequena demais acompanha a textura e o ruído, enquanto uma grande demais não consegue compensar o sombreamento local.
- A limiarização de uma borda com antialiasing escolhe um contorno rígido a partir de pixels com cobertura parcial; por isso, o valor de corte escolhido altera a área medida e a espessura aparente do traço.
Quando a limiarização de imagens é importante
Use limiarização global para material com iluminação uniforme e limiarização adaptativa para documentos ou cenas com iluminação irregular. Um limiar mal escolhido pode apagar características sutis ou unir o ruído do primeiro plano ao elemento principal.