UMBRALIZACIÖN

INTRODUCCION

UMBRALIZACION (SEGMENTACIÓN POR UMBRAL)
La operación de segmentación trata de distinguir si un píxel pertenece, o no, a un objeto de interés y, por lo tanto, produce una imagen binaria. Todavía no hay una teoría unificada de la segmentación de imágenes. Dentro de las técnicas más comunes en segmentación existe el método de umbralización.
“La umbralización se emplea cuando hay una clara diferencia entre los objetos a extraer respecto del fondo de la escena. Los principios que rigen son la similitud entre los píxeles pertenecientes a un objeto y sus diferencias respecto al resto.

Consiste en la división o separación de una imagen en regiones de atributos similares. Es decir, la segmentación subdivide una imagen en sus partes constituyentes u objetos. El grado de subdivisiones depende del problema a resolver.
Los algoritmos para segmentar imágenes monocromáticas generalmente se basan en una de las dos propiedades básicas de los valores del nivel de gris: discontinuidad y similitud.
En la primera categoría, la aproximación es particionar la imagen basándose en cambios abruptos en el nivel de gris. Las principales áreas de interés en esta categoría son de detección de puntos aislados, de líneas y de bordes en una imagen.
La segunda categoría se basa en segmentar por niveles de umbral, en regiones de crecimiento y en corte y pegado de regiones.

Tipos de Umbralización utilizando el histograma

–P-tile
–Modales
–Iterativos
–Adaptativos
–Variables

UMBRALIZACION PARA ESCALA DE GRISES


import ij.*;
import ij.process.*;
import ij.gui.*;
import java.awt.*;
import ij.plugin.filter.*;

public class Filter_Umbralizacion implements PlugInFilter
{
ImagePlus imp;

public int setup(String arg, ImagePlus imp)
{
this.imp = imp;
return DOES_8G;
}

public void run(ImageProcessor ip)
{
int w=ip.getWidth();
int n=ip.getHeight();
for(int i =0; i < w;i++)
{
for(int j= 0; j < n;j++)
{
int p =ip.getPixel(i,j);
//p = (int)(p*2+50);
if (p < 50){
p=0;
}else if(p > =80){//cabe recalcar que si me acerco a 255 la imagen se haría mas oscura o si me acerco a 0 la imagen se haría mas clara.
p=255;
}
ip.putPixel(i,j,p);
}
}
}

}
UMBRALIZACION PARA PARA IMAGENES A COLOR


Codigo Fuente Para la umbralización

import java.applet.*;
import java.awt.*;
import java.awt.Image.*;
import java.awt.event.*;
import java.awt.image.renderable.ParameterBlock;
import java.io.*;
import java.util.Hashtable;
import java.util.Vector;
import javax.media.jai.*;
import javax.media.jai.JAI;
import javax.media.jai.PlanarImage;
import javax.media.jai.Histogram;
import javax.media.jai.operator.HistogramDescriptor;
import javax.media.jai.RenderedOp;
import javax.media.jai.ROI;
import javax.media.jai.widget.ScrollingImagePanel;


public class umbralizacion extends Applet implements ItemListener, ActionListener
{
//declaramos como variables globales todas las que deban ser accedidas por más de un método
public Choice menu;
private Button boton;
Image foto;
String fotoelegida;
int marcador,max1,max2,media1,media2 ;
int opciones[]=new int[7];
int cadena[]=new int[256];
//en el método init inicializamos la varible opciones y el entorno gráfico inicial
public void init()
{
String eleccion;
for (int i=0; i<7; marcador="0;" eleccion="llaves" menu="new" fotoelegida="eleccion+" foto="getImage(getDocumentBase(),fotoelegida);" boton="new" fotoelegida="menu.getSelectedItem()+" foto="getImage(getDocumentBase(),fotoelegida);" marcador="menu.getSelectedIndex();//marcador" image1 =" JAI.create(" bins =" {256};" low =" {0.0D};" high =" {256.0D};" hist =" new" pb =" new" region =" null;" dst =" JAI.create(" hist =" (Histogram)" cadena =" hist.getBins(0);" max1="cadena[0];" media1="0;" media2="256;" max2="cadena[128];" i="0;">=max1) {
max1=cadena[i];
media1=i;
}

}

for (int j=128; j<>=max2) {
max2=cadena[j];
media2=j;
}

}

repaint(); //dibujamos en pantalla,la imagen elegida junto con su histograma

}

}

public void actionPerformed(ActionEvent e) {
//si se pulsa el botón Procesar imagen,realizamos la umbralización
RenderedOp image1 = JAI.create("fileload",fotoelegida);
int valor=opciones[marcador];//sólo realizamos el proceso si no lo hemos hecho antes
if (valor==0){
//declaramos las variables necesarias,teniendo en cuenta que el cambio de tipos
//numéricos en Java pasa por la creación de objetos numericos.
Integer mx1 = new Integer(max1);
Integer mx2 = new Integer(max2);
Integer m1 = new Integer(media1);
Integer m2 = new Integer(media2);
double vari1=0;
double vari2=0;
double vartemp1=0;
double vartemp2=0;
double f1;
double num;
double den1;
double f2;
double den2;
for ( int k=5; k<10;k++) ent =" new" f1="ent.doubleValue();" cad1 =" new" num=" Math.pow(f1,2.0F)/(-2.0F);" den1=" Math.log(cad1.doubleValue()/mx1.doubleValue());" vartemp1=" num/den1;" vari1="vari1+" cad2 =" new" den2=" Math.log(cad2.doubleValue()/mx2.doubleValue());" vartemp2=" num/den2;" vari2="vari2+" vari1="vari1/5;" vari2="vari2/5;" a="(0.5D/vari1-0.5D/vari2);" b="(m2.doubleValue()/vari2)-(m1.doubleValue()/vari1);" c="0.5D*(Math.pow(m1.doubleValue(),2.0F)/vari1)-0.5D*(Math.pow(m2.doubleValue(),2.0F)/vari2)+Math.log(mx2.doubleValue()/mx1.doubleValue());" u="(-1.0D*b" umbral=" new" bp =" new" procesada =" JAI.create(" ancho =" procesada.getWidth();" alto =" procesada.getHeight();" panel =" new" window =" new" max="1;//Para">max2) {
max=max1;
}
else {
max=max2;
}
g.drawRect( 349,49,2*257,402);
g.setColor(Color.white);
g.fillRect( 350,50,2*256,400 );
g.setColor(Color.black);
g.drawString("Histograma de "+ fotoelegida,370,440);
for ( int n=0; n<255;n++) {//representamos el histograma normalizado a su máximo
if (max!=0){
g.setColor( Color.black );
g.drawRect(350+n*2,400-(cadena[n]*350)/max,2,(cadena[n]*350)/max);
g.setColor(Color.blue);
g.fillRect(350+n*2,400-(cadena[n]*350)/max,1,(cadena[n]*350)/max-1);
}
}
}
}