Reporte de actividades del proyecto de Investigación en ...

5.2 Método de segmentación de Otsu
La importancia del método de Otsu radica en que es automático, es decir, no
necesita supervisión humana ni información previa de la imagen antes de su
procesamiento. Este método se emplea cuando hay una clara diferencia entre los
objetos a extraer respecto del fondo de la escena. En este método, se elige el umbral
óptimo maximizando la varianza entre clases mediante una búsqueda exhaustiva. A
medida que el número de clases de una imagen aumenta, el método de Otsu
necesita mucho más tiempo para seleccionar un umbral multinivel adecuado.
Al aplicar un umbral, T, la imagen en escala de grises, f(x,y), quedará
binarizada; etiquetando con ”1” los píxeles correspondientes al objeto y con “0”
aquellos que son del fondo. Si los objetos son claros respecto del fondo, se aplica la
siguiente fórmula:
⎧1
⇔
g(
x,
y)
= ⎨
⎩0
⇔
f ( x,
y)
> T ⎫
⎬
f ( x,
y)
≤ T ⎭
(5.2.1)
Descripción del Método de Otsu para un umbral óptimo
El número de píxeles con nivel de gris “i” se denota como “f i ”, y la probabilidad
de ocurrencia del nivel de gris “i” en la imagen está dada por:
f
i
Pi
= (5.2.2)
N * M
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