Глава 2 Адаптивная техника пороговой обработки

Для зашумленных изображений, имеющих низкое качество, например, изображений, имеющих неоднородные или изменяющиеся яркости фона, или же изображений, характеризующихся сложной текстурой фона, большой проблемой является то обстоятельство, что ни один из алгоритмов пороговой обработки не может дать удовлетворительных результатов в случае присутствия на изображении различных видов помех.

Адаптивный алгоритм пороговой обработки базируется на идее сопоставления уровня яркости преобразуемого пикселя со значениями локальных средних, вычисляемых в его окружении. Пиксели изображения обрабатываются поочередно путем сравнения их интенсивности со средними значениями яркости в окнах  c центрами в точках P_l (l = 0, 1,.., 7) (рисунок 4).

Рисунок 4. Преобразование пикселя

Если символ 1 означает элемент объекта, а 0 – элемент фона в результирующем бинарном изображении, то значение преобразованного пикселя (m, n) становится равным 1 тогда, когда для всех l = 0, 1,.., 7 выполняется условие

где t – определенный параметр,

– средняя локальная яркость,

f (m_l, n_l) – яркость в точке P_l с координатами (m_l, n_l).

Например, при анализе и распознавании документов параметр K определяется как средняя толщина линий рисунков и символов.

Автоматическое и адаптивное определение величины локального параметра t вместо использования глобального значения позволяет устранить ошибки порогового преобразования. Параметр t вычисляется в соответствии с алгоритмом:

1. В окне  с центром в преобразуемом пикселе f (m, n) вычисляются значения:

2. Вычисляются величины:

3. Если , то локальное окно , скорее всего, содержит больше локальных низких яркостей, поэтому

,

где – константа из диапазона [0.3, …, 0.8].

4. Для изображений очень плохого качества с большим шумом и низким контрастом следует использовать значение . В большинстве же случаев достаточным является значение .

5. Если , то в локальном окне  содержится больше локальных высоких яркостей, поэтому

6. Если , то следует увеличить размер окна до  и повторить операции, начиная с 1-го шага. Если же и в этом случае , то пиксель f (m, n) относится к фону (или же искомый параметр выбирается как ).

Рассмотренный алгоритм позволяет определить значения пороговых величин для различного рода изображений документов, содержащих шум, зависящий от сигнала, имеющих сложную структуру фона или малый контраст, без существенной потери полезной информации.