multithresh
Establecer umbrales de varios niveles en una imagen usando el método de Otsu
Descripción
thresh = multithresh(A)thresh calculado para la imagen A usando el método de Otsu. Puede utilizar thresh como un argumento de entrada para que imquantize convierta una imagen en una imagen de dos niveles.
thresh = multithresh(A,N)thresh, un vector de 1 por N que contiene N valores de umbral, usando el método de Otsu. Puede utilizar thresh como un argumento de entrada para que imquantize convierta la imagen A en una imagen con N+1 niveles discretos.
Ejemplos
Lea y muestre una imagen.
I = imread("coins.png");
imshow(I)
Calcule un solo valor de umbral para la imagen.
level = multithresh(I);
Segmente la imagen en dos regiones utilizando la función imquantize, especificando el nivel de umbral devuelto por la función multithresh. Muestre el resultado.
seg_I = imquantize(I,level); imshow(seg_I,[])
Lea una imagen, conviértala en escala de grises y muestre el resultado.
I = imread("foggysf2.jpg"); I = rgb2gray(I); imshow(I) title("Grayscale Image")
Calcule dos niveles de umbral.
thresh = multithresh(I,2);
Segmente la imagen en tres niveles utilizando la función imquantize.
labels = imquantize(I,thresh);
Convierta la imagen segmentada en una imagen en color utilizando la función label2rgb y muestre la imagen.
labelsRGB = label2rgb(labels);
imshow(labelsRGB)
title("Segmented Image")
Lea y muestre una imagen RGB.
I = imread("peppers.png"); imshow(I) title("RGB Image");
Genere umbrales para siete niveles a partir de la imagen RGB completa.
threshRGB = multithresh(I,7);
Genere umbrales para cada plano de la imagen RGB.
threshForPlanes = zeros(3,7); for i = 1:3 threshForPlanes(i,:) = multithresh(I(:,:,i),7); end
Procese la imagen completa con el conjunto de valores de los umbrales calculados a partir de la imagen completa.
value = [0 threshRGB(2:end) 255]; quantRGB = imquantize(I, threshRGB, value);
Procese cada plano RGB por separado utilizando el vector umbral calculado a partir del plano dado. Cuantifique cada plano RGB utilizando el vector umbral generado para ese plano.
quantPlane = zeros(size(I)); for i = 1:3 value = [0 threshForPlanes(i,2:end) 255]; quantPlane(:,:,i) = imquantize(I(:,:,i),threshForPlanes(i,:),value); end quantPlane = uint8(quantPlane);
Muestre ambas imágenes posterizadas y observe las diferencias visuales en los dos esquemas de uso de los umbrales.
montage({quantRGB,quantPlane})
title("Full RGB Image Quantization vs. Plane-by-Plane Quantization")
Para comparar los resultados, calcule el número de vectores de píxeles RGB únicos en cada imagen de salida. Tenga en cuenta que el esquema de uso de umbrales plano a plano produce aproximadamente un 23% más de colores que el esquema de la imagen RGB completa.
dim = size(quantRGB); quantRGBmx3 = reshape(quantRGB,prod(dim(1:2)),3); quantPlanemx3 = reshape(quantPlane,prod(dim(1:2)),3); colorsRGB = unique(quantRGBmx3,"rows"); disp("Unique colors in RGB image: "+length(colorsRGB));
Unique colors in RGB image: 188
colorsPlane = unique(quantPlanemx3,"rows"); disp("Unique colors in plane-by-plane image: "+length(colorsPlane));
Unique colors in plane-by-plane image: 231
Lea una imagen.
I = imread('circlesBrightDark.png');Encuentre todos los valores únicos de la escala de grises en la imagen.
uniqLevels = unique(I(:));
disp("Number of unique levels = "+length(uniqLevels));Number of unique levels = 148
Calcule una serie de umbrales para valores crecientes monotónicamente de N.
Nvals = [1 2 4 8]; for i = 1:length(Nvals) [thresh, metric] = multithresh(I, Nvals(i) ); disp("N = "+Nvals(i)+" | metric = "+metric); end
N = 1 | metric = 0.54767 N = 2 | metric = 0.98715 N = 4 | metric = 0.99648 N = 8 | metric = 0.99902
Aplique el conjunto de 8 valores umbral para obtener una segmentación de 9 niveles usando imquantize.
seg_Neq8 = imquantize(I,thresh); uniqLevels = unique(seg_Neq8(:))
uniqLevels = 9×1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Umbralice la imagen utilizando seg_Neq8 como una entrada para multithresh. Establezca N igual a 8, que es 1 menos que el número de niveles de esta imagen segmentada. multithresh devuelve un valor metric de 1.
[thresh,metric] = multithresh(seg_Neq8,8)
thresh = 1×8
1.8784 2.7882 3.6667 4.5451 5.4549 6.3333 7.2118 8.1216
metric = 1
Umbralice de nuevo la imagen, esta vez aumentando el valor de N en 1. Este valor ahora es igual al número de niveles de la imagen. Observe cómo se degenera la entrada dado que el número de niveles de la imagen es muy bajo para el número de umbrales solicitados. Por lo tanto, multithresh devuelve un valor metric de 0.
[thresh, metric] = multithresh(seg_Neq8,9)
Warning: No solution exists because the number of unique levels in the image are too few to find 9 thresholds. Returning an arbitrarily chosen solution.
thresh = 1×9
1 2 3 4 5 6 7 8 9
metric = 0
Argumentos de entrada
Argumentos de salida
Algoritmos
multithresh encuentra los umbrales basados en el histograma agregado de toda la imagen A. multithresh considera una imagen RGB como un arreglo numérico 3D y calcula los umbrales para los datos combinados a partir de los tres planos de color.
multithresh utiliza el rango de la imagen de entrada A ([min(A(:)) max(A(:))]) como los límites para calcular el histograma usado en posteriores cálculos. multithresh ignora cualquier NaNs en los cálculos. Cualquier Infs y -Infs se cuentan en el primer y en el último bin del histograma, respectivamente.
En entradas degeneradas donde el número de valores únicos en A es inferior o igual a N, no existe una solución viable usando el método de Otsu. En este tipo de entradas, el valor de retorno thresh contiene todos los valores únicos de A y, posiblemente, algunos valores adicionales que se eligen de manera arbitraria.
Referencias
[1] Otsu, N., "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 9, No. 1, 1979, pp. 62-66.
Capacidades ampliadas
Historial de versiones
Introducido en R2012b
