| dbo:abstract
|
- En vision par ordinateur et traitement d'image, la méthode d'Otsu est utilisée pour effectuer un seuillage automatique à partir de la forme de l'histogramme de l'image, ou la réduction d'une image à niveaux de gris en une image binaire. L'algorithme suppose alors que l'image à binariser ne contient que deux classes de pixels, (c'est-à-dire le premier plan et l'arrière-plan) puis calcule le seuil optimal qui sépare ces deux classes afin que leur variance intra-classe soit minimale.L'extension de la méthode originale pour faire du seuillage à plusieurs niveaux est appelée .Le nom de cette méthode provient du nom de son initiateur, (大津展之, Ōtsu Nobuyuki). Elle ne doit pas être confondue avec la . (fr)
- In computer vision and image processing, Otsu's method, named after Nobuyuki Otsu (大津展之, Ōtsu Nobuyuki), is used to perform automatic image thresholding. In the simplest form, the algorithm returns a single intensity threshold that separate pixels into two classes, foreground and background. This threshold is determined by minimizing intra-class intensity variance, or equivalently, by maximizing inter-class variance. Otsu's method is a one-dimensional discrete analog of Fisher's Discriminant Analysis, is related to Jenks optimization method, and is equivalent to a globally optimal k-means performed on the intensity histogram. The extension to multi-level thresholding was described in the original paper, and computationally efficient implementations have since been proposed. (en)
- Dalam penglihatan komputer dan pengolahan citra digital, metode Otsu (Jepang: 大津の二値化法) dipakai untuk melakukan pengambangan (thresholding) citra otomatis. Metode ini dinamai dari (大津展之 Ōtsu Nobuyuki). Sederhananya, algoritme ini mengembalikan nilai ambang intensitas tunggal yang membagi piksel-piksel menjadi dua kelas, yaitu latar depan dan latar belakang. Nilai ambang ini ditentukan dengan meminimalkan ragam intensitas dalam kelas atau memaksimalkan ragam intensitas antarkelas. Perluasan untuk pengambangan banyak tingkat telah dijelaskan dalam karya tulis asli dan implementasi yang efisien telah diusulkan. (in)
- Il metodo Otsu è un metodo di sogliatura automatica dell'istogramma nelle immagini digitali. L'algoritmo presume che nell'immagine da sogliare siano presenti due sole classi e quindi calcola la soglia ottima per separare queste due classi minimizzando la varianza intra classe. Il nome del metodo deriva da (大津展之). (it)
- Metoda Otsu – algorytm służący do progowania obrazu (binaryzacji), czyli konwersji obrazu w odcieniach szarości do obrazu binarnego. Opublikowany został w 1979 roku, a jego autorem jest . Jest to metoda progowania globalnego, oparta na histogramie. Metoda polega na minimalizacji sumy ważonej wariancji dwóch klas (tła i obiektów pierwszego planu), co jest tożsame z maksymalizacją wariancji międzyklasowej. Metoda Otsu jest metodą popularną, cenioną za prostotę i efektywność. Jest ona implementowana przez wiele środowisk obliczeniowych (np. MATLAB). Metoda szczególnie dobrze sprawdza się w przypadkach, gdy liczby pikseli tła i obiektów pierwszego planu są zbliżone. (pl)
- 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や画像処理において、自動画像しきい値処理を行うために使用される手法。その名はにちなむ。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。 大津の二値化はフィッシャーの判別分析の1次元の離散に相当するものであり、に関連しており、強度ヒストグラムで行われる大域最適なK平均法と同等である。マルチレベルのしきい値処理へ拡大することは最初の論文で説明されており、以降計算効率の高い実装が提案されている。 (ja)
- Метод Оцу (англ. Otsu's method) — это алгоритм вычисления порога бинаризации для полутонового изображения, используемый в области компьютерного распознавания образов и обработки изображений для получения чёрно-белых изображений. Алгоритм позволяет разделить пиксели двух классов («полезные» и «фоновые»), рассчитывая такой порог, чтобы внутриклассовая дисперсия была минимальной.Метод Оцу также имеет улучшенную версию для поддержки нескольких уровней изображения, который получил название мульти-Оцу метод. В различных русскоязычных источниках можно встретить различные способы написания фамилии автора, (англ.), например, можно встретить Метод Отса и Метод Отсу. (ru)
- У комп'ютерному баченні та обробці зображень метод Оцу, названий на честь (大津展之 Ōtsu Nobuyuki), є методом, заснованим на кластеризації, для автоматичного обчислення порогового зображення, або зведення сірого зображення до бінарного зображення. Алгоритм передбачає, що зображення містить два класи пікселів, наступної бі-модальної гістограми: пікселі переднього плану і пікселі тла, потім обчислюється оптимальний поріг, що розділяє два класи, так, що їх комбінований діапазон (дисперсія кластера) є мінімальною або рівноцінною (тому що сума попарних квадратичних відстаней постійна), так, що їх міжкластерна дисперсія є максимальною. Отже, метод Оцу є приблизно одновимірним дискретним аналогом дискримінантного аналізу Фішера. Метод Оцу також безпосередньо пов'язаний з . Розширення вихідного методу до багаторівневого порогового значення називається багатоточковим методом Оцу. (uk)
- 在计算机视觉和图像处理中，大津二值化法用来自动对基于聚类的图像进行二值化， 或者说，将一个灰度图像退化为二值图像。该算法以命名。算法假定该图像根据双模直方图（前景像素和背景像素）把包含两类像素，于是它要计算能将两类分开的最佳阈值，使得它们的类内方差最小；由于两两平方距离恒定，所以即它们的类间方差最大。因此，大津二值化法粗略的来说就是一维費舍爾判别分析的离散化模拟。 原始方法的多级阈值扩展称为。 (zh)
|
| dbo:thumbnail
| |
| dbo:wikiPageExternalLink
| |
| dbo:wikiPageID
| |
| dbo:wikiPageLength
|
- 24001 (xsd:nonNegativeInteger)
|
| dbo:wikiPageRevisionID
| |
| dbo:wikiPageWikiLink
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| dcterms:subject
| |
| rdf:type
| |
| rdfs:comment
|
- En vision par ordinateur et traitement d'image, la méthode d'Otsu est utilisée pour effectuer un seuillage automatique à partir de la forme de l'histogramme de l'image, ou la réduction d'une image à niveaux de gris en une image binaire. L'algorithme suppose alors que l'image à binariser ne contient que deux classes de pixels, (c'est-à-dire le premier plan et l'arrière-plan) puis calcule le seuil optimal qui sépare ces deux classes afin que leur variance intra-classe soit minimale.L'extension de la méthode originale pour faire du seuillage à plusieurs niveaux est appelée .Le nom de cette méthode provient du nom de son initiateur, (大津展之, Ōtsu Nobuyuki). Elle ne doit pas être confondue avec la . (fr)
- In computer vision and image processing, Otsu's method, named after Nobuyuki Otsu (大津展之, Ōtsu Nobuyuki), is used to perform automatic image thresholding. In the simplest form, the algorithm returns a single intensity threshold that separate pixels into two classes, foreground and background. This threshold is determined by minimizing intra-class intensity variance, or equivalently, by maximizing inter-class variance. Otsu's method is a one-dimensional discrete analog of Fisher's Discriminant Analysis, is related to Jenks optimization method, and is equivalent to a globally optimal k-means performed on the intensity histogram. The extension to multi-level thresholding was described in the original paper, and computationally efficient implementations have since been proposed. (en)
- Il metodo Otsu è un metodo di sogliatura automatica dell'istogramma nelle immagini digitali. L'algoritmo presume che nell'immagine da sogliare siano presenti due sole classi e quindi calcola la soglia ottima per separare queste due classi minimizzando la varianza intra classe. Il nome del metodo deriva da (大津展之). (it)
- 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や画像処理において、自動画像しきい値処理を行うために使用される手法。その名はにちなむ。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。 大津の二値化はフィッシャーの判別分析の1次元の離散に相当するものであり、に関連しており、強度ヒストグラムで行われる大域最適なK平均法と同等である。マルチレベルのしきい値処理へ拡大することは最初の論文で説明されており、以降計算効率の高い実装が提案されている。 (ja)
- 在计算机视觉和图像处理中，大津二值化法用来自动对基于聚类的图像进行二值化， 或者说，将一个灰度图像退化为二值图像。该算法以命名。算法假定该图像根据双模直方图（前景像素和背景像素）把包含两类像素，于是它要计算能将两类分开的最佳阈值，使得它们的类内方差最小；由于两两平方距离恒定，所以即它们的类间方差最大。因此，大津二值化法粗略的来说就是一维費舍爾判别分析的离散化模拟。 原始方法的多级阈值扩展称为。 (zh)
- Dalam penglihatan komputer dan pengolahan citra digital, metode Otsu (Jepang: 大津の二値化法) dipakai untuk melakukan pengambangan (thresholding) citra otomatis. Metode ini dinamai dari (大津展之 Ōtsu Nobuyuki). (in)
- Metoda Otsu – algorytm służący do progowania obrazu (binaryzacji), czyli konwersji obrazu w odcieniach szarości do obrazu binarnego. Opublikowany został w 1979 roku, a jego autorem jest . Jest to metoda progowania globalnego, oparta na histogramie. Metoda polega na minimalizacji sumy ważonej wariancji dwóch klas (tła i obiektów pierwszego planu), co jest tożsame z maksymalizacją wariancji międzyklasowej. (pl)
- Метод Оцу (англ. Otsu's method) — это алгоритм вычисления порога бинаризации для полутонового изображения, используемый в области компьютерного распознавания образов и обработки изображений для получения чёрно-белых изображений. Алгоритм позволяет разделить пиксели двух классов («полезные» и «фоновые»), рассчитывая такой порог, чтобы внутриклассовая дисперсия была минимальной.Метод Оцу также имеет улучшенную версию для поддержки нескольких уровней изображения, который получил название мульти-Оцу метод. (ru)
- У комп'ютерному баченні та обробці зображень метод Оцу, названий на честь (大津展之 Ōtsu Nobuyuki), є методом, заснованим на кластеризації, для автоматичного обчислення порогового зображення, або зведення сірого зображення до бінарного зображення. Алгоритм передбачає, що зображення містить два класи пікселів, наступної бі-модальної гістограми: пікселі переднього плану і пікселі тла, потім обчислюється оптимальний поріг, що розділяє два класи, так, що їх комбінований діапазон (дисперсія кластера) є мінімальною або рівноцінною (тому що сума попарних квадратичних відстаней постійна), так, що їх міжкластерна дисперсія є максимальною. Отже, метод Оцу є приблизно одновимірним дискретним аналогом дискримінантного аналізу Фішера. Метод Оцу також безпосередньо пов'язаний з . (uk)
|
| rdfs:label
|
- Méthode d'Otsu (fr)
- Metode Otsu (in)
- Metodo Otsu (it)
- 大津の二値化法 (ja)
- Otsu's method (en)
- Metoda Otsu (pl)
- Метод Оцу (ru)
- 大津算法 (zh)
- Метод Оцу (uk)
|
| rdfs:seeAlso
| |
| owl:sameAs
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:depiction
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is dbo:wikiPageRedirects
of | |
| is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
