2.6. Adaptive thresholding algorith

2.6. Adaptive thresholding algorithm
The major purpose of adaptive thresholding is to give each
pixel a suitable threshold value that is dependent on the distribution of grey levels of the neighbourhood pixels. To achieve
this, we create a map of threshold values which has the same
size with the original image during adaptive thresholding process.
The map stores the threshold values corresponding to
each pixel in the original image and is used to create a binary
image for later processing. To calculate the threshold values
of the map, we adapted the approach developed by Chow
and Kaneko (1972) for outlining boundaries of the heart ventricle
from X-ray image. The X-ray image is initially divided
into many M×M (M= 32 in most cases) operational regions as
shown in Fig. 7a. A threshold value is then determined from
the histogram of this M×M sub-image using an automatic
thresholding algorithm. The algorithm is an unsupervised
thresholding method by iteratively choosing the threshold
value Ts with the following equation (Gonzales and Woods,
2002)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.6 ขั้นตอนวิธีการกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำที่ปรับตัว
วัตถุประสงค์ที่สำคัญของการกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำที่ปรับตัวคือการให้แต่ละพิกเซล
ค่าเกณฑ์ที่เหมาะสมที่จะขึ้นอยู่กับการกระจายตัวของระดับสีเทาของพิกเซลบ้านใกล้เรือนเคียง ที่จะบรรลุ
นี้เราจะสร้างแผนที่ของค่าที่ซึ่งมีขนาด
เดียวกันกับภาพต้นฉบับในระหว่างกระบวนการปรับ thresholding.
แผนที่เกณฑ์เก็บค่าที่สอดคล้องกันไป
พิกเซลในภาพต้นฉบับแต่ละคนและใช้ในการสร้างไบนารี
ภาพสำหรับการประมวลผลภายหลัง ในการคำนวณค่าที่
ของแผนที่เราปรับวิธีการพัฒนาโดย Chow
และคาเนโกะ (1972) สำหรับการสรุปขอบเขตของโพรงหัวใจ
จากภาพ X-ray ภาพเอ็กซ์เรย์จะแบ่งออกแรก
ลงหลายเมตร× m (m = 32 ในกรณีส่วนใหญ่) ภูมิภาคการดำเนินงาน
แสดงในรูปที่ 7a ค่าเกณฑ์จะถูกกำหนดแล้วจาก
histogram ของเมตรนี้×ภาพย่อยเมตรโดยใช้อัลกอริทึม
อัตโนมัติ thresholding อัลกอริทึมเป็นวิธีหากิน
thresholding ซ้ำโดยเลือกเกณฑ์
TS มีค่ากับสมการต่อไปนี้ (กอนซาเลและป่า
2002)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.6 การ thresholding ปรับอัลกอริทึม
จะให้แต่ละวัตถุประสงค์หลักของ thresholding แบบอะแดปทีฟ
พิกเซลค่าขีดจำกัดที่เหมาะสมที่จะขึ้นอยู่กับการกระจายของระดับสีเทาของพิกเซลไป เพื่อให้บรรลุ
นี้ เราสร้างแผนที่ค่าขีดจำกัดที่ได้เหมือนกัน
ขนาดกับภาพต้นฉบับในระหว่างกระบวนการ thresholding แบบอะแดปทีฟการ
ค่าขีดจำกัดที่จะจัดเก็บแผนที่
แต่ละพิกเซลในภาพต้นฉบับ และใช้สร้างไบนารี
ภาพสำหรับการประมวลผลในภายหลัง คำนวณค่าของขีดจำกัด
ของแผนที่ เราปรับวิธีการพัฒนา โดยชาว
และ Kaneko (1972) สำหรับเค้าร่างขอบเขตของอวัยวะกลวงหัวใจ
จากภาพเอกซเรย์ เริ่มมีแบ่งภาพเอ็กซ์เรย์
เป็นหลายเมตร × (M = 32 ใหญ่) ภูมิภาคปฏิบัติเป็น
แสดงใน Fig. 7a จากนั้นมีกำหนดค่าขีดจำกัดจาก
ฮิสโตแกรมของรูปย่อย × เมตรใช้อัตโนมัติ
thresholding อัลกอริทึมการ อัลกอริทึมมีการ unsupervised
thresholding วิธี โดยการเลือกจำกัดซ้ำ ๆ
ค่า Ts ด้วยสมการต่อไปนี้ (กอนซาเลซและไม้,
2002)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.6 . จุดประสงค์หลักแบบปรับได้ thresholding อัลกอริธึม
ของ thresholding แบบปรับได้คือการทำให้พิกเซลแต่ละ
ซึ่งจะช่วยค่าเกณฑ์ขั้นต่ำที่เหมาะสมที่จะขึ้นอยู่กับการกระจายของระดับสีเทาของพิกเซลในบริเวณใกล้เคียง ในการบรรลุเป้าหมายนี้
ซึ่งจะช่วยเราสร้างแผนที่ของค่าเกณฑ์ขั้นต่ำที่มีขนาดเดียวกัน
ซึ่งจะช่วยให้มี ภาพ แบบดั้งเดิมในระหว่างกระบวนการ thresholding Adaptive Slot .
แผนที่จะจัดเก็บค่าเกณฑ์ขั้นต่ำที่สอดคล้องกับ
พิกเซลแต่ละตัวใน ภาพ เดิมและได้ใช้ในการสร้าง ภาพ ไบนารี
ซึ่งจะช่วยให้การประมวลผลใน ภายหลัง ในการคำนวณค่าขีดจำกัดค่า
ของแผนที่ที่เราปรับเปลี่ยนวิธีการที่ได้รับการพัฒนาขึ้นมาโดยข้าว
และ kaneko ( 1972 )สำหรับการตัดแต่งทรงผมรอบนอกขอบเขตของ ภาพ เพื่อลดความดันในสมอง ventriculostomy
จาก X - ray ใจกลาง ภาพ X - ray ที่ถูกแบ่งออกเป็นครั้งแรก
ตามมาตรฐานในจำนวนมากม. x ม.(ม.= 32 ในกรณีส่วนใหญ่)เขตพื้นที่ในการทำงานเป็น
ซึ่งจะช่วยแสดงในรูป 7 . ค่าเกณฑ์ขั้นต่ำที่กำหนดจากฮิสโตแกรม
ของม. x ม.คณะอนุกรรมการ - ภาพ นี้โดยใช้อัลกอริธึม
thresholding โดยอัตโนมัติแล้ว อัลกอริธึมที่มีวิธีการโดยไม่ต้องมีการตรวจสอบ
thresholding โดย Homer เพื่อจะได้ไม่เล็กการเลือกเซิร์ฟเวอร์ Telephony ( TS )ค่าขีดจำกัด
ซึ่งจะช่วยมอบความคุ้มค่าด้วยสมการต่อไปนี้( Gonzales และป่า
2002 )