大津の二値化法とは? わかりやすく解説

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大津の二値化法

(Otsu's method から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/05/13 17:53 UTC 版)

大津の二値化法(おおつのにちかほう、Otsu's method、大津の方法などとも呼ばれる)とは、コンピュータビジョン画像処理において、自動画像しきい値処理を行うために使用される手法[1]。その名は大津展之英語版にちなむ。最も単純な形式では、アルゴリズムはピクセルをforegroundとbackgroundの2つのクラスに分ける1つの強度しきい値を返す。このしきい値はクラス内の強度分散を最小化することにより、または同等にクラス間の分散を最大化することにより決定される[2]


  1. ^ M. Sezgin & B. Sankur (2004). “Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation”. Journal of Electronic Imaging 13 (1): 146-165. doi:10.1117/1.1631315. 
  2. ^ a b c Nobuyuki Otsu (1979). “A threshold selection method from gray-level histograms”. IEEE Trans. Sys. Man. Cyber. 9 (1): 62-66. doi:10.1109/TSMC.1979.4310076. 
  3. ^ Liu, Dongju (2009). “Otsu method and K-means”. Ninth International Conference on Hybrid Intelligent Systems IEEE 1: 344-349. 
  4. ^ Liao, Ping-Sung (2001). “A fast algorithm for multilevel thresholding”. J. Inf. Sci. Eng. 17 (5): 713-727. オリジナルの2019-06-24時点におけるアーカイブ。. https://web.archive.org/web/20190624180800/https://pdfs.semanticscholar.org/b809/14dbbee9f6b2455742d8117417731e6ecf12.pdf. 
  5. ^ Huang, Deng-Yuan (2009). “Optimal multi-level thresholding using a two-stage Otsu optimization approach”. Pattern Recognition Letters 30 (3): 275-284. doi:10.1016/j.patrec.2008.10.003. 
  6. ^ Kittler, J.; Illingworth, J. (September 1985). “On threshold selection using clustering criteria”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics SMC-15 (5): 652-655. doi:10.1109/tsmc.1985.6313443. ISSN 0018-9472. https://doi.org/10.1109/tsmc.1985.6313443. 
  7. ^ Lee, Sang Uk and Chung, Seok Yoon and Park, Rae Hong (1990). “A comparative performance study of several global thresholding techniques for segmentation”. Computer Vision, Graphics, and Image Processing 52 (2): 171-190. doi:10.1016/0734-189x(90)90053-x. 
  8. ^ a b Jianzhuang, Liu and Wenqing, Li and Yupeng, Tian (1991). “Automatic thresholding of gray-level pictures using two-dimension Otsu method”. Circuits and Systems, 1991. Conference Proceedings, China., 1991 International Conference on: 325-327. 
  9. ^ a b c d Kurita, T.; Otsu, N.; Abdelmalek, N. (October 1992). “Maximum likelihood thresholding based on population mixture models”. Pattern Recognition 25 (10): 1231-1240. doi:10.1016/0031-3203(92)90024-d. ISSN 0031-3203. https://doi.org/10.1016/0031-3203(92)90024-d. 
  10. ^ Jing-Hao Xue; Titterington, D. M. (August 2011). “$t$-Tests, $F$-Tests and Otsu's Methods for Image Thresholding”. IEEE Transactions on Image Processing 20 (8): 2392-2396. doi:10.1109/tip.2011.2114358. ISSN 1057-7149. https://doi.org/10.1109/tip.2011.2114358. 
  11. ^ a b Kittler, J.; Illingworth, J. (1986-01-01). “Minimum error thresholding” (英語). Pattern Recognition 19 (1): 41-47. doi:10.1016/0031-3203(86)90030-0. ISSN 0031-3203. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0031320386900300. 
  12. ^ Zhang, Jun & Hu, Jinglu (2008). “Image segmentation based on 2D Otsu method with histogram analysis”. Computer Science and Software Engineering, 2008 International Conference on 6: 105-108. doi:10.1109/CSSE.2008.206. ISBN 978-0-7695-3336-0. 
  13. ^ Zhu, Ningbo and Wang, Gang and Yang, Gaobo and Dai, Weiming (2009). “A fast 2d otsu thresholding algorithm based on improved histogram”. Pattern Recognition, 2009. CCPR 2009. Chinese Conference on: 1-5. 


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