Resumen

La umbralización de imágenes es una tecnología ampliamente utilizada en muchas aplicaciones de visión por ordenador y, entre los diversos algoritmos de umbralización global, los enfoques basados en Otsu son muy populares debido a su simplicidad y eficacia. Aunque el uso de los métodos de umbralización basados en Otsu está bien discutido, los análisis de rendimiento de estos métodos son bastante limitados. En este artículo, primero revisamos nueve enfoques basados en Otsu y los clasificamos en función de sus funciones objetivo, preprocesamiento y estrategias de postprocesamiento. En segundo lugar, realizamos varios experimentos para analizar las características del modelo utilizando diferentes parámetros de escena tanto en imágenes sintéticas como en imágenes de células del mundo real. Prestamos más atención a examinar la varianza del objeto en primer plano y el efecto de la distancia entre los valores medios del primer plano y el fondo. En tercer lugar, exploramos la robustez de los algoritmos introduciendo dos tipos típicos de ruido con diferentes intensidades y comparamos el tiempo de ejecución de cada método. Los resultados experimentales muestran que los métodos NVE, WOV y Xing son más robustos a la distancia entre los valores medios del primer plano y el fondo. Una gran varianza del primer plano provocará un valor de umbral mayor. Los experimentos realizados con imágenes de células muestran que la detección errónea del primer plano se vuelve grave cuando las intensidades de los píxeles del primer plano cambian drásticamente. Llegamos a la conclusión de que casi todos los algoritmos se ven afectados significativamente por Salt

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:otsu, algoritmos, métodos, valores medios, varios algoritmos de umbralización global, aplicaciones de visión por ordenador, diferentes parámetros de escena, detección de primer plano perdido, gran varianza de primer plano, mayor valor de umbral
• Keywords:otsu, algorithms, methods, mean values, various global thresholding algorithms, computer vision applications, different scene parameters, foreground miss detection, large foreground variance, larger threshold value