Метод бінаризації зображень з використанням методу Оцу для систем комп'ютерного зору
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У роботі розглянуто удосконалений метод бінаризації зображень Оцу з інтерактивним аналізом результатів. Запропоновано розширену реалізацію алгоритму, що дозволяє в режимі реального часу візуально оцінювати та коригувати результати бінаризації за допомогою динамічно змінюваного порогу. Досліджено ефективність методу на різних типах зображень та продемонстровано його переваги в порівнянні зі стандартними методами бінаризації. Розроблено програмний інструмент з графічним інтерфейсом, що надає можливості детального аналізу значень пікселів, візуального порівняння результатів та автоматичного розрахунку оптимального порогу. Особливу увагу приділено формуванню гістограми зображення та оцінці міжкласової дисперсії при визначенні оптимального порогу бінаризації. Результати демонструють потенціал застосування удосконаленого методу в системах розпізнавання образів, медичному аналізі зображень та промисловому контролі якості.
This paper explores an enhanced Otsu image thresholding method with interactive result analysis. The proposed extended implementation of the algorithm allows real-time visual evaluation and adjustment of thresholding results using a dynamically variable threshold. The effectiveness of the method is studied on various types of images and its advantages compared to standard thresholding methods are demonstrated. A software tool with a graphical interface has been developed, providing capabilities for detailed pixel value analysis, visual comparison of results, and automatic calculation of the optimal threshold. Special attention is given to image histogram formation and between-class variance evaluation in determining the optimal thresholding value. The results demonstrate the potential of applying the enhanced method in pattern recognition systems, medical image analysis, and industrial quality control.
This paper explores an enhanced Otsu image thresholding method with interactive result analysis. The proposed extended implementation of the algorithm allows real-time visual evaluation and adjustment of thresholding results using a dynamically variable threshold. The effectiveness of the method is studied on various types of images and its advantages compared to standard thresholding methods are demonstrated. A software tool with a graphical interface has been developed, providing capabilities for detailed pixel value analysis, visual comparison of results, and automatic calculation of the optimal threshold. Special attention is given to image histogram formation and between-class variance evaluation in determining the optimal thresholding value. The results demonstrate the potential of applying the enhanced method in pattern recognition systems, medical image analysis, and industrial quality control.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8163-57-0
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Шмалюх В. А., Бусигіна В. П., Білинський Й. Й. Метод бінаризації зображень з використанням методу Оцу для систем комп'ютерного зору // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25508.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (8)
- Otsu, N. "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. [ ] : https://doi.org/10.1109/TSMC.1979.4310076 ( : 01.04.2025).
- Gonzalez, R. C., Woods, R. E. "Digital Image Processing". [ ] : https://www.pearson.com/digital-image-processing ( : 01.04.2025).
- Sezgin, M., Sankur, B. "Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation". Journal of Electronic Imaging. [ ] : https://doi.org/10.1117/1.1631315 ( : 01.04.2025).
- Pal, N. R., Pal, S. K. "A review on image segmentation techniques". Pattern Recognition. [ ] : https://doi.org/10.1016/0031-3203(93)90135-J ( : 01.04.2025).
- Sahoo, P. K., Soltani, S., Wong, A. K. C. "A survey of thresholding techniques". Computer Vision, Graphics, and Image Processing. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://doi.org/10.1016/0734-189X(88)90022-9 (дата звернення: 01.04.2025).
- Shapiro, L. G., Stockman, G. C. "Computer Vision". [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.pearson.com/computer-vision (дата звернення: 01.04.2025).
- Parker, J. R. "Algorithms for Image Processing and Computer Vision". [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.wiley.com/image-processing (дата звернення: 01.04.2025).
- Russ, J. C. "The Image Processing Handbook". [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.crcpress.com/image-processing-handbook (дата звернення: 01.04.2025).