pniblackbinarization

Binarisation de l'image basée sur le contraste local selon la méthode de W. Niblack améliorée par J. Sauvola.

Synopsis

pniblackbinarization width height depth k [-m mask] [im_in|-] [im_out|-]

Description

L'opérateur pniblackbinarization est une binarisation adaptative qui opère sur une fenêtre glissante. Il classifie les pixels de l'image d'entrée im_in en 2 classes : fond et objets. L'algorithme est basé sur le calcul du contraste local pour chaque pixel qui dépend du contraste moyen et de son écart-type calculés dans un voisinage autour du pixel.

Le principe de l'algorithme est de glisser une fenêtre carrée sur l'image. La fenêtre définit la taille du voisinage. Elle doit être suffisamment petite pour préserver le contraste local et suffisament grande pour supprimer le bruit. Le seuil T pour le pixel central de la fenêtre est calculé en utilisant la moyenne m et l'écart-type s:

   T = m . (1 - k. ( 1- s/R))

où R est la dynamique de l'écart-type (p.ex., 128 avec les images 8-bits) et k une constante avec des valeurs positives (p.ex., 0.5).

Remarque: cet algorithme utilise l'hypothèse forte que les objets sont sombres (proche de 0) et le fond est clair (proche de 255).

Paramètres

width height, depth fixent la taille de la fenêtre pour calculer le contraste.
k détermine combien les frontières des objets influent sur l'identification des objets. La valeur par défaut est 0.5.

Entrées

im_in: une image de niveaux de gris (Img2duc, Img3duc).

Sorties

im_out: une image de niveaux de gris (Img2duc, Img3duc).

Résultat

Retourne SUCCESS ou FAILURE.

Exemples

Segmente l'image tangram.pan en 2 classes ; le fond et les pièces:

  pinverse examples/tangram.pan a.pan
  pniblackbinarization 50 50 0 0.2 a.pan out.pan

Voir aussi

Seuillage

Prototype C++

Errc PNiblackBinarization( const Img2duc &im_in, Img2duc &im_out, int width, int height, int depth, float k );

Références

W. Niblack, "An introduction to digital image processing", Prentice hall, pp. 115-116, 1986.

J. Sauvola, M. Pietikainen, "Adaptative document ipage binarization", Pattern Recognition, vol 33, pp 255-236, 2000.

Auteur: Régis Clouard