Immagini binarie. Algoritmi di binarizzazione.
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Valutazione della soglia basata<br />
sulla separabilità delle classi<br />
A questo punto è possibile valutare la<br />
varianza tra le classi σ B 2 e la varianza interna<br />
alle classi σ W 2 :<br />
2<br />
B<br />
0<br />
( ) ( ) 2<br />
2<br />
m −m<br />
+ P m m<br />
σ = P<br />
−<br />
2<br />
w<br />
0<br />
σ = P ⋅σ<br />
+ P ⋅σ<br />
0<br />
Mentre la prima misura la separazione tra le<br />
due classi <strong>di</strong> livelli <strong>di</strong> grigio, la seconda ne<br />
misura la compattezza.<br />
Valutazione della soglia basata<br />
sulla separabilità delle classi<br />
L’obiettivo del metodo è quello <strong>di</strong> in<strong>di</strong>viduare<br />
il valore della soglia S per cui si massimizza<br />
la separazione tra le classi e la compattezza<br />
<strong>di</strong> ciascuna.<br />
Ciò equivale a massimizzare il rapporto<br />
η<br />
σ<br />
=<br />
σ<br />
2<br />
0<br />
2<br />
B (S) 2<br />
W<br />
(S)<br />
(S)<br />
1<br />
1<br />
1<br />
2<br />
1
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