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Sat, 29 Jun 2024 06:23:47 +0000

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  1. 大津の二値化 アルゴリズム
  2. 大津の二値化 論文
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  4. サバーソニック&アジロックフェスティバル – 道の駅 伊豆ゲートウェイ函南

大津の二値化 アルゴリズム

OpenCVを利用して二値化を行う際, 「とりあえず RESH_OTSU やっとけばええやろ, ぽいー」って感じでテキトーに二値化してました. 「とりあえずいい感じに動く」って認識だったので, きちんと(? )理解自分なりにここにまとめていきたいと思います. 初心者なので間違いなどあれば教えていただけるとありがたいです. OpenCVのチュートリアル を見ると 大津のアルゴリズムは以下の式によって定義される 重み付けされたクラス内分散 を最小にするようなしきい値(t)を探します. $\sigma_{\omega}^2(t) = q_1(t)\sigma_1^2(t) + q_2(t)\sigma_2^2(t)$ (各変数の定義は本家を見てください) のように書いてありました. 詳しくはわからなかったけど, いい感じのしきい値(t)を探してくるってことだけわかりました. 簡単に言うと ある閾値$t$を境にクラス0とクラス1に分けたとき, クラス0とクラス1が離れている それぞれのクラス内のデータ群がまとまっている ような$t$を見つけ出すようになっている. という感じかなと思いました. 言葉だと少しわかりづらいので, このことをグラフを使って説明していきます. 閾値tを境にクラス0とクラス1に分ける 二値化を適用するのは輝度だけを残したグレースケール画像です. そのため各画素は$0\sim 255$の値を取ることになります. ここである閾値$t$を考えると, 下のヒストグラムのように各画素が2つに分断されます. ここで仮に閾値より低い輝度の画素たちをクラス0, 閾値以上の輝度を持つ画素たちをクラス1と呼びます. クラス0の平均とクラス1の平均を出し, それらをうまいぐらいに利用してクラス0とクラス1がどのくらい離れているかを求めます. 大津の二値化 論文. (わかりづらいですが, 離れ具合は「二つのクラスの平均の差」ではないです) ある閾値$t$で二値化することを考えると, 分断されてできた2つのクラスは なるべく離れていた方がより良さそう です. 各クラスのデータが総合的に見てまとまっているかどうかを, 各クラス内での分散を用いて算出します. ある閾値$t$において, クラス0のデータ群がまとまって(=分散が小さい)おり, クラス1もまたデータ群がまとまっていると良さそうな感じがしますね.

大津の二値化 論文

ー 概要 ー 大津の方法による二値化フィルタは、画像内に明るい画像部位と暗い部位の二つのクラスがあると想定して最もクラスの分離度が高くなるように閾値を自動決定する二値化フィルタ. 人間が事前に決める値はない. この章を学ぶ前に必要な知識 条件 入力画像はグレースケール画像 効果 自動決定された閾値で二値化される 出力画像は二値化画像(Binary Image) ポイント 閾値を人間で決める必要はない. 候補の閾値全てで分離度を算出し、最も分離度が高いものを採用 画像を二つのクラスに分離するのに適切になるよう閾値を選択 解 説 大津の方法による二値化フィルタは、画像内に明るい画像部位と暗い部位の二つの分割できるグループがあると想定して最もクラスの分離度が高くなるように閾値を自動決定する二値化フィルタ. シンプルな二値化フィルタでは人間があらかじめ閾値を決めていたため、明るさの変動に弱かったが、この方法ではある程度調整が効く. 大津の方法による二値化フィルタ 大津の方法では、 「二つのグループに画素を分けた時に同じグループはなるべく集まっていて、異なるグループはなるべく離れるような分け方が最もよい」と考えて 閾値を考える. このときのグループは比較的明るいグループと比較的暗いグループのふたつのグループになる. 下のヒストグラムを見るとわかりやすい. ここで、 クラス内分散: 各クラスでどれくらいばらついているか(各クラスの分散の平均). 小さいほど集まっていてよい クラス間分散: クラス同士でどれくらいばらついているか(各クラスの平均値の分散). 大きいほどクラス同士が離れていて良い. 大津の二値化 式. といった特徴を計算できるので、 $$分離度 = \frac{クラス間分散}{クラス内分散}$$ としたら、分離度(二つのクラスがどれくらい分離できているか)を大きくすればよいとわかる. このとき $$全分散 = クラス間分散 + クラス内分散$$ とわかっているので、 分離度は、 $$分離度 = \frac{クラス間分散}{全分散(固定値) - クラス間分散}$$ と書き直せる. これを最大にすればよいので、つまりは クラス間分散を大きくすれば良い 大津の方法は、一次元のフィッシャー判別分析. 大津の方法による閾値の自動決定 大津の方法を行なっている処理の様子. 大津の方法は、候補になりうる閾値を全て試しながらその分離度を求める.

全体の画素数$P_{all}$, クラス0に含まれる画素数$P_{0}$, クラス1に含まれる画素数$P_{1}$とすると, 全体におけるクラス0の割合$R_0$, 全体におけるクラス1の割合$R_1$は R_{0}=\frac{P_0}{P_{all}} ~~, ~~ R_{1}=\frac{P_1}{P_{all}} になります. 全ての画素の輝度($0\sim 255$)の平均を$M_{all}$, クラス0内の平均を$M_{0}$, クラス1内の平均を$M_{1}$とした時, クラス0とクラス1の離れ具合である クラス間分散$S_{b}^2$ は以下のように定義されています. \begin{array}{ccl} S_b^2 &=& R_0\times (M_0 - M_{all})^2 ~ + ~ R_1\times (M_1 - M_{all})^2 \\ &=& R_0 \times R_1 \times (M_0 - M_1)^2 \end{array} またクラス0内の分散を$S_0^2$, クラス1の分散を$S_1^2$とすると, 各クラスごとの分散を総合的に評価した クラス内分散$S_{in}^2$ は以下のように定義されています. S_{in}^2 = R_0 \times S_0^2 ~ + ~ R_1 \times S_1^2 ここで先ほどの話を持ってきましょう. ある閾値$t$があったとき, 以下の条件を満たすとき, より好ましいと言えました. 【画像処理】大津の二値化処理の原理・特徴・計算式 | 西住工房. クラス0とクラス1がより離れている クラス毎にまとまっていたほうがよい 条件1は クラス間分散$S_b^2$が大きければ 満たせそうです. また条件2は クラス内分散$S_{in}^2$が小さければ 満たせそうです. つまりクラス間分散を分子に, クラス内分散を分母に持ってきて, が大きくなればよりよい閾値$t$と言えそうです この式を 分離度$X$ とします. 分離度$X$を最大化するにはどうすればよいでしょうか. ここで全体の分散$S_{all}=S_b^2 + S_{in}^2$を考えると, 全体の分散は閾値$t$に依らない値なので, ここでは定数と考えることができます. なので分離度$X$を変形して, X=\frac{S_b^2}{S_{in}^2}=\frac{S_b^2}{S^2 - S_b^2} とすると, 分離度$X$を最大化するには, 全体の分散$S$は定数なので「$S_b^2$を大きくすれば良い」ということが分かります.

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おはようございます!こんにちは!こんばんは! 株式会社さくらパートナーズです🌸 現在静岡県伊東市の天気は大雨!土砂降り!バケツをひっくり返したような惨状です!☔ しかし負けません!弊社の営業はほとんど出払っております!💪 さて今回は伊東市の明るいニュースとして 唯一無二、漁協厳選の「弾力系サバ缶」! 静岡県伊東発「伊豆半島さば缶」 のご紹介をさせて頂きます。(Yahoo!ニュースより) 全国各地のサバ缶を食べてきたサバジェンヌをして「ドハマりしている」と言わしめた静岡県伊東市発の「伊豆半島のさば缶」。静岡県伊東市発「伊豆半島のさば缶」が今静かに燃えております! 伊豆半島の東岸、相模湾の西側に位置し、豊かで美しい伊豆の海に育まれた海の幸が水揚げされる伊東。水揚げの多くを誇るのがサバです!その味わいは、爽やかな脂ののりが魅力! 毎年夏には、伊東市が誇る夏の一大イベント「サバーソニック&アジロックフェスティバル」も開催される「サバのまち」です。伊豆半島のサバ缶に使われているのは、「いとう漁業協同組合」が厳選し、徹底的に鮮度保持にこだわったサバ。日本各地にサバ缶あれど、漁協セレクトのサバを使った缶詰は数少ない。 サバは伊東港から10~15分というほど近い距離に位置する自営の「定置網」で漁獲。 魚を傷つけることなく短時間で水揚げして港へ戻り、漁協内でスピーディに選別されます。「身の締まりがよいサバを厳選しています」と業者さん。そして一気に凍結。 地産地消と魚食普及を目指し、運営する市場を併設、漁協内で直接加工も行う「いとう漁協」。通常であれば水揚げ⇒市場⇒加工場で凍結という流れが、いとう漁協自らワンストップで行うため、獲れたてピチピチの鮮度がキープできるのです! いとう漁協のプロフェッショナルと伊東愛がギュッとつまったサバ缶は、唯一無二の躍動感あふれる「弾力系サバ缶」! ぜひサバ缶で「弾んで」みて下さい!お料理にも勿論使えます!元記事には様々なアレンジレシピが!