ANÁLISIS DE TÉCNICAS DE BINARIZACIÓN BASADAS EN HISTOGRMAS 2D

Autores/as

  • Manuel Guillermo Forero Universidad de Ibagué. http://orcid.org/0000-0001-9972-8621
  • Maria Camila Merchan Universidad de Ibagué.
  • Camilo Andres Murillo Ruiz Universidad de Ibagué.

DOI:

https://doi.org/10.26495/icti.v3i2.430

Palabras clave:

Umbralización, Histogramas 2D, Segmentación, Procesamiento de imágenes, Binarización.

Resumen

La umbralización es una de las técnicas más populares en el procesamiento digital de imágenes. A lo largo de los años muchas técnicas han sido desarrolladas y los métodos más populares se basan en la optimización de una función de costo. Aunque se han hecho estudios comparativos entre técnicas, ninguno se basa en las características del histograma o en la función de costo para hallar el valor del umbral, las cuales dan mayor información sobre cuál es la técnica de umbralización más apropiada para determinado tipo de imágenes. Este artículo presenta un estudio comparativo entre los dos métodos de umbralización más populares, Otsu y entropía, ambos usando histogramas 1D y 2D. Las características de la variación del umbral son evaluadas con respecto a los niveles de gris. Una serie de histogramas sintéticos con características específicas e imágenes de referencia fueron usadas para el análisis. El resultado permite entender como las técnicas responden a diferentes tipos de histograma y cuál puede ser la más apropiada dependiendo del tipo de objeto a segmentar. 

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Citas

Abutaleb A. S. (1989). Automatic thresholding of gray-level pictures using two-dimensional entropy. Computer Vision, Graphics and Image Processing, 47(1), 22-32.

Brink, A. (1992). Thresholding of digital images using two-dimensional entropies

Pattern Recognition, 25, 803 – 808.

Chang, C.I., Du, Y., Wang, J., Guo, S.M., & Thouin, P.D. (2006). Survey and comparative analysis of entropy and relative entropy thresholding techniques. IEE proceedings - Vision, Image and Signal Processing, 153(6), 837-850.

Chen,X, Li, S., Hu, J., & Liang, Y. (2014). A survey on Otsu image segmentation methods. Journal of Computational Information Systems, 10(10), 4287–4298.

Image Databases [Online]. Recuperado de http://www.imageprocessingplace.com/, Agosto 2014, 1 p, Enero 2015.

Kapur, J. N., Sahoo P. K &, Wong, A. K. C. (1985). A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 29(3), pp. 273-285.

Liu, J.Z. & Li W.Q. (1993), The automatic thresholding of gray-level pictures via two-dimensional Otsu method. Acta Automat. Sinica (en Chino), 19, 101-105.

Otsu N. (1979). A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 9(1), 62-66.

Publicado

2016-09-12

Cómo citar

Forero, M. G., Merchan, M. C., & Murillo Ruiz, C. A. (2016). ANÁLISIS DE TÉCNICAS DE BINARIZACIÓN BASADAS EN HISTOGRMAS 2D. INGENIERÍA: iencia, Tecnología Innovación, 3(2), 24–34. https://doi.org/10.26495/icti.v3i2.430

Número

Sección

ARTÍCULOS INTERNOS