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LAPIS/Disciplinas/Processamento de Imagens:LimiarNiblack

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Limiarização de Niblack Edit

  • Enunciado
A limiarização adaptativa de Niblack consiste na binarização da imagem a partir da definição de um limiar para cada pixel em função da média e variância de seus vizinhos:


  • Objetivo
Implementação de um método mais robusto de segmentação em imagens com variações de brilho e/ou de sombra.


  • Equação
g(x,y) = \left\{ \begin{matrix} 1, & \mbox{se }f(x,y) \geq \mu(x,y) + \alpha \sigma(x,y) \\ 0, & \mbox{caso contrario} \end{matrix} \right.
Onde:
\mu(x,y) = \frac{1}{AB} \sum_{i=x-A/2}^{(x-A/2+A)} \sum_{j=y-B/2}^{(y-B/2+B)} f(i,j)
\sigma(x,y) = \sqrt{ \frac{1}{AB} \sum_{i=x-A/2}^{(x-A/2+A)} \sum_{j=y-B/2}^{(y-B/2+B)} (f(i,j) - \mu(x,y))^2 }
-1.0 \leq \alpha \leq 1.0
(A é o número de linhas e B, o número de colunas da máscara)


  • Exemplo
chev.pgm
Niblack


  • Função
def niblack(f,d,alfa):
   from Numeric import zeros
   g = zeros(f.shape)
   .
   .
   .
   return g
Entrada:
f: imagem de entrada
d: dimensões (A,B) da máscara
alfa: constante entre -1.0 e 1.0
Saída:
g: imagem binária da limiarização

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