[영상처리] Gonzales & Woods Binary Thresholding

문제 grayscale 영상 이용 Gonzales & Woodsd algorithm을 이용하여 ,임계치 T를 구하고, 0 ~ 255의 binary 영상을 얻으시오 **반복문이지만, 지금은 1회로 마침

임계 값 자동 결정 방법 (Gonzalez-Woods)
1. 임계 값 T의 초기값을 추정한다. (제안된 추정 값은 영상에서 밝기의 최소값과 최대값 사이의 중간 점)
2. T로 이진화(binarization)한다. 그 결과는 밝기 값이 T보다 큰 화소들로 구성된 그룹(G1)과 밝기 값이 T보다 작은 화소들로 구성된 그룹(G2)의 화소들로 나누어진다
3. 그룹 역 G1과 G2에 대하여 화소들의 밝기의 평균 값(μ1, μ2)을 계산한다.
4. 연속적으로 다음과 같은 새로운 임계 값을 계산하다. T = (μ1 + μ2) / 2
- 연속적인 반복에서 임계 값의 변화가 미리 정의된 오차 ε보다 작을 때까지 단계 2에서 4까지 반복한다.

정답은 169

 

1. 코드

	// Ouptut 저장 방법
	BYTE pv;
	int min = 1000;
	int max = 0;
	for (i = 0; i < m_Height; i++)
	{
		for (j = 0; j < m_Width; j++)
		{
			pv = *(YBuf + i * m_Width + j);
			if (pv < min) {
				min = pv;
			}
			if (pv > max) {
				max = pv;
			}
		}
	}
	printf("min = %d, max = %d\n", min, max);
	int T0;
	T0 = (min + max) / 2;
	printf("T0 = % d\n", T0);

	//G1, G2로 나누어서 mul1, mul2 계산
	//개수 총합
	int mul1 = 0, mul2 = 0;
	int count1 = 0, count2 = 0;
	for (i = 0; i < m_Height; i++)
	{
		for (j = 0; j < m_Width; j++)
		{
			pv = *(YBuf + i * m_Width + j);
			if (pv > T0) {	//G1
				mul1 += pv;
				count1++;
			}
			if (pv < T0) {	//G2
				mul2 += pv;
				count2++;;
			}
		}
	}
	mul1 = mul1 / count1;
	mul2 = mul2 / count2;
	int T1;
	printf("G1 = %d, G2 = %d\n", mul1, mul2);
	T1 = (mul1 + mul2) / 2;
	printf("T1 = % d\n", T1);

 

2. 결과

min = 35, max = 240
T0 =  137
G1 = 165, G2 = 95
T1 =  130