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Umbral basado en Probabilidades para la Binarización de Imágenes en Matlab [código]



El proceso de binarización de una imagen puede resumirse en clasificar un tono de píxel como blanco o negro, sin embargo, esta clasificación se realiza a través de un valor umbral, el cual debe ser el más adecuado posible para obtener resultados buenos en la determinación del color del píxel. Uno de los métodos de cálculo de umbral aplicado a la binarización de imágenes es el método de umbral de probabilidades del cual presentaremos su código fuente en Matlab y algunos de los resultados obtenidos.



El método de umbral de probabilidades se basa en la clasificación probabilística de que un píxel pertenezca o no a un determinado grupo para formar una función objetivo que deberá maximizarse respecto a la imagen analizada. El código fuente en Matlab del cálculo del umbral de probabilidades es:

  1. function P = UmbralProbabilidades(imagen)
  2. hn = HistogramaNormalizado(imagen);
  3. Hn = AcumulacionNormalizado(imagen);
  4. mayor = -1;
  5. for i=1: 256
  6. suma1 = 0;
  7. suma2 = 0;
  8. probgrupo1 = Hn(i);
  9. for a=1 : i
  10. suma1 = suma1 + hn(a)*a;
  11. end
  12. if probgrupo1~=0
  13. suma1 = suma1/probgrupo1;
  14. end
  15. probgrupo2 = 1 - probgrupo1;
  16. for b=i+1 : 256
  17. suma2 = suma2 + hn(b)*b;
  18. end
  19. if probgrupo2~=0
  20. suma2 = suma2/probgrupo2;
  21. end
  22. J = probgrupo1*probgrupo2*(suma1-suma2)^2;
  23. if(J>mayor)
  24. mayor = J;
  25. tono = i;
  26. end
  27. end
  28. P = tono;
-->

El código de la función HistogramaNormalizado() la pueden encontrar en el post de histograma normalizado y la función AcumulacionNormalizado() la pueden encontrar en el post de cálculo del vector de acumulación.

Finalmente, debemos de usar el resultado de la umbralización calculada por este método para usarla en la función de binarización presentada en el post de binarización de una imagen. Un ejemplo del resultado se puede observar en la siguiente figura:






Espero les sea de utilidad.



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