Глобальная пороговая обработка

Метод Бернсена
1. Обычная квадратная апертура с нечетным числом пикселей пробегает в цикле по всем пикселям исходного изображения. На каждом шаге находится Min и Max.
2. Находится среднее значение Avg= (Min + Max) /2.
3. Если текущий пиксель больше Avg<E — он становится белым, иначе — чёрным. E — некая константа заданная пользователем.
4. Если среднее меньше порога контраста — то текущий пиксель становится того цвета, который задавался параметром «цвет сомнительного пикселя».
Имеет ряд недостатков: после обработки монотонных областей яркости формируются сильные паразитные помехи, в некоторых случаях приводит к появлению ложных черных пятен
Метод Эйквила
Одним из самых производительных методов является метод Эйквеля. Его часто применяют для обработки четких и контрастных изображений. Согласно данному методу изображение обрабатывается с помощью двух концентрических окон: маленького – S, и большого L. Обычно форма окон принимается квадратной. Оба окна последовательно слева направо сверху вниз накладываются на изображение с шагом равным стороне маленького окна S. Для окна L рассчитывается порог B так, чтобы поделить пиксели на два кластера. Если математические ожидания уровня яркости в двух кластерах имеют разницу, превышающую некоторый заданный пользователем уровень /μ₁-μ₂/≥l, то все пиксели внутри окна S бинаризуются в соответствии с порогом T. В противном случае, яркость пикселей из окна S заменяется некоторым близким значением.
Метод Ниблэка
Идея данного метода состоит в варьировании порога яркости B бинаризации от точки к точке на основании локального значения стандартного отклонения. Порог яркости в точке (x, y) рассчитывается так:

где μ(x, y) – среднее и s(x, y) — среднеквадратичное отклонение выборки для некоторой окрестности точки. Размер окрестности должен быть минимальным, но таким, чтобы сохранить локальные детали изображения. В то же время размер должен быть достаточно большим, чтобы понизить влияние шума на результат. Значение k определяет, какую часть границы объекта взять в качестве самого объекта. Значение k=-0.2 задает достаточно хорошее разделение объектов, если они представлены черным цветом, а значение k=+0.2, – если объекты представлены белым цветом.
Метод Яновица и Брукштейна
В качестве пороговой поверхности бинаризации используется поверхность потенциалов, строящаяся на основе локальной максимизации градиента яркости. начение градиента яркости часто рассчитывается с помощью контурного оператора Собеля или Кэнни. Изображение фильтруется с целью получения контурных линий толщины в 1 пиксель, а затем усредняющим фильтром 3×3. Потенциальная поверхность, теперь, строится по итерационной интерполирующей схеме. Расчет поверхности идет в порядке, начиная от контурных пикселей. Для каждого не контурного пикселя рассчитывается интерполяционный остаток R(x, y) и новое значение пикселя P(x, y) на n+1-ом шаге должно рассчитываться в соответствии с формулами:

β в пределах 1≤β≤2 для быстрой сходимости.

Итого

Что нашел с радостью выложил вам, в дальнейшем, если получится и будет время, постараюсь реализовать часть алгоритмов. Это лишь малая часть всего, что сегодня существует, но я рад поделится и этим.
Спасибо за внимание.