Круговой порог

Исходное изображение: нейтрофильные лейкоциты (лейкоциты)

Компонент оттенка показан как изображение интенсивности

Компонент оттенка определяется с помощью линейной версии алгоритма Оцу.

Компонент оттенка определяется с помощью циклической версии алгоритма Оцу.

Круговая пороговая обработка — это алгоритм автоматического выбора порога изображения при обработке изображений . Большинство алгоритмов выбора порогов предполагают, что значения (например, интенсивности) лежат в линейном масштабе. Однако некоторые величины, такие как оттенок и ориентация, представляют собой циклическую величину и поэтому требуют алгоритмов циклического определения порога. Пример показывает, что стандартная линейная версия метода Оцу при применении к цветовому каналу изображения клеток крови не может правильно сегментировать большие лейкоциты (лейкоциты). Напротив, лейкоциты правильно сегментируются с помощью кольцевой версии метода Оцу.

Методы

Существует относительно небольшое количество алгоритмов выбора порога кругового изображения. Следующие примеры основаны на методе Оцу для линейных гистограмм:

(Ценг, Ли и Тунг, 1995) сгладьте круговую гистограмму и примените метод Оцу. Гистограмма циклически поворачивается так, что выбранный порог смещается к нулю. Метод Оцу и вращение гистограммы применяются итеративно до тех пор, пока не будут удовлетворены несколько эвристик, включающих размер класса, расположение порога и дисперсию класса.
(Ву и др., 2006) сглаживают круговую гистограмму до тех пор, пока она не будет содержать только два пика. Гистограмма циклически поворачивается так, что средняя точка между пиками смещается к нулю. Метод Оцу и вращение гистограммы применяются итеративно до достижения порога.
(Лай и Розин, 2014) применили метод Оцу к круговой гистограмме. Для задачи кругового порогового определения двух классов они показали, что для гистограммы с четным числом ячеек оптимальное решение для критерия Оцу внутриклассовой дисперсии получается, когда гистограмма разделена на две половины. Следовательно, оптимальное решение может быть эффективно получено за линейное, а не квадратичное время.

Ссылки и дальнейшее чтение

Д.-К. Ценг, Ю.-Ф. Ли и К.-Т. Тунг, Пороговая обработка круговой гистограммы для сегментации цветного изображения в Proc. Межд. Конф. Документальный анал. Признание., 1995, стр. 673–676.
Дж. Ву, П. Цзэн, Ю. Чжоу и К. Оливье, Новый метод сегментации цветных изображений и его применение для анализа изображений лейкоцитов в Proc. Межд. Конф. Сигнальный процесс., вып. 2. 2006, стр. 16–20.
Ю.К. Лай, П.Л. Розин, Эффективное круговое пороговое значение, IEEE Trans. по обработке изображений 23(3), 992–1001 (2014). два : 10.1109/TIP.2013.2297014