J'essaie d'implémenter divers algorithmes de binarisation sur l'image présentée:
Voici le code:
clc;
clear;
x=imread('n2.jpg'); %load original image
% Maintenant, nous redimensionnons les images afin que le travail de calcul devienne plus facile pour nous plus tard.
size(x);
x=imresize(x,[500 800]);
figure;
imshow(x);
title('original image');
z=rgb2hsv(x); %extract the value part of hsv plane
v=z(:,:,3);
v=imadjust(v);
% maintenant, nous trouvons la moyenne et l'écart type requis pour les algorithmes niblack et% sauvola
m = mean(v(:))
s=std(v(:))
k=-.4;
value=m+ k*s;
temp=v;
% implémentation d'un algorithme de seuillage niblack:
for p=1:1:500
for q=1:1:800
pixel=temp(p,q);
if(pixel>value)
temp(p,q)=1;
else
temp(p,q)=0;
end
end
end
figure;
imshow(temp);
title('result by niblack');
k=kittlerMet(g);
figure;
imshow(k);
title('result by kittlerMet');
% implémentation de l'algorithme de seuillage sauvola:
val2=m*(1+.1*((s/128)-1));
t2=v;
for p=1:1:500
for q=1:1:800
pixel=t2(p,q);
if(pixel>value)
t2(p,q)=1;
else
t2(p,q)=0;
end
end
fin
figure;
imshow(t2);
title('result by sauvola');
Les résultats que j'ai obtenus sont les suivants:
Comme vous pouvez le voir, les images résultantes sont dégradées aux endroits les plus sombres. Quelqu'un pourrait-il suggérer comment optimiser mon résultat ??