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・2値化関数(グレー画像と閾値を引数に与えると2値画像を返す)
・閾値決定関数(グレー画像を引数に与えるとヒストグラムの微分値の
極大値を返す)
というのがあれば実現できるのでは?
2値化関数は簡単ですよね。グレー画像における画素(i,j)における
2値化作業は、輝度値の閾値Θに対して、Ib[j][i] = Ig[j][i] > Θ
を実行すれば良いですよね。ただし、Ib[j][i]は2値画像の画素(i,j)の
値、Ig[j][i]はグレー画像の画素(i,j)の値。不等号演算子は真なら1、
偽なら0を返す。
さて、閾値決定関数ですが、まず、輝度値ごとのヒストグラムを
作ります。
int hist[256]; // グレー画像が256階調であるとする。
for(i = 0 ; i < x_size ; i++)
for(j = 0 ; j < y_size ; j++)
hist[Ig[j][i]]++;
次に、ヒストグラムを使って、微分ヒストグラムを作ります。
int dhist[256];
for(i = 0; i < 256 ; i++)
dhist[i] = hist[i+1] - hist[i];
こんな感じです。後は微分ヒストグラムdhistを最大にする
輝度値を求めればOKです。
離散値の微分は他の方法もあります。例えば、
dhist[i] = (hist[i+1] - hist[i-1]) / 2.0f;
なんかも。
あと、画像のサイズが十分に大きくないときには、
工夫(画素ヒストグラムが極端に低い・高い画素が
存在し得るので)が必要かも知れません。
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