이진 이미지

이진 이미지는 각 픽셀에 가능한 값이 두 개인 디지털 이미지입니다. 일반적으로 이진 이미지에 사용되는 두 가지 색상은 흑백입니다. 이미지의 객체에 사용 된 색상은 전경색이며 나머지 이미지는 배경색입니다. 문서 스캐닝 업계에서는이를 종종 “두 가지 색조”라고합니다.

바이너리 이미지는 2 레벨 또는 2 레벨이라고도합니다. 이것은 각 픽셀이 단일 비트, 즉 0 또는 1로 저장된다는 것을 의미합니다. 흑백, B & W, 단색 또는 단색이라는 이름이이 개념에 자주 사용되지만 하나의 샘플 만 포함하는 이미지도 지정할 수 있습니다 그레이 스케일 이미지와 같은 픽셀 당. Photoshop 용어에서 이진 이미지는 “비트 맵”모드의 이미지와 같습니다.

바이너리 이미지는 종종 디지털 이미지 프로세싱에서 마스크로 또는 세분화, 임계 값 지정 및 디더링과 같은 특정 작업의 결과로 발생합니다. 레이저 프린터, 팩스기 및 2 수준 컴퓨터 디스플레이와 같은 일부 입력 / 출력 장치는 2 수준 이미지 만 처리 할 수 ​​있습니다.

바이너리 이미지는 비트 맵으로 비트 맵으로 저장 될 수 있습니다. 640 × 480 이미지는 37.5 KiB의 저장 공간이 필요합니다. 이미지 파일의 크기가 작기 때문에 팩스 시스템 및 문서 관리 솔루션은 일반적으로이 형식을 사용합니다. 대부분의 바이너리 이미지는 간단한 런 – 렝스 압축 방식으로도 잘 압축됩니다.

2 진 이미지는 2 차원 정수 격자 Z2의 서브 세트로 해석 될 수있다. 형태 학적 이미지 처리 분야는이 견해에 크게 영향을 받았다.

이진 이미지 작업
바이너리 이미지에 대한 전체 작업 클래스는 이미지의 3×3 창에서 작동합니다. 여기에는 9 개의 픽셀이 포함되어 있으므로 512 (2 ^ 9) 개의 가능한 값이 있습니다. 중앙 픽셀 만 고려하면 주변 픽셀을 기반으로 설정 또는 해제 여부를 정의 할 수 있습니다. 이러한 작업의 예로는 엷게, 확장, 분기 지점 및 끝점 찾기, 격리 된 픽셀 제거, 이미지를 픽셀 방향으로 이동 및 H 연결 끊기 등이 있습니다. Conway의 Game of Life는 또한 3×3 창 작업의 한 예입니다.

다른 작업 클래스는 구조 요소를 사용한 필터링 개념에 기반합니다. 구조화 요소는 그레이 스케일 이미지 처리에서 필터와 유사한 방식으로 타겟 이미지를 통과하는 이진 이미지 (일반적으로 작음)이다. 픽셀은 단지 두 개의 값을 가질 수 있기 때문에, 형태학적인 동작은 침식 (구조 요소 내의 임의의 설정되지 않은 픽셀로 인해 픽셀이 설정되지 않음) 및 확장 (구조 요소 내의 임의의 설정된 픽셀로 인해 픽셀이 설정 됨)입니다. 중요한 작업은 형태학적인 개방과 형태학적인 폐쇄로 구성되며, 이는 동일한 구성 요소를 사용하여 침식과 팽창, 확장 및 침식으로 구성됩니다. 개구부는 작은 구멍을 확대하고, 작은 물체를 제거하고, 물체를 분리하는 경향이 있습니다. Closing은 작은 객체를 유지하고, 구멍을 제거하고, 객체를 조인합니다.

이진 이미지의 매우 중요한 특징은 거리 변환입니다. 이것은 가장 가까운 unset 픽셀로부터의 모든 set 픽셀의 거리를 제공합니다. 거리 변환은 효율적으로 계산 될 수 있습니다. 보로 노이 다이어그램을 효율적으로 계산할 수 있습니다. 여기에서 이미지의 각 픽셀은 가장 가까운 점 집합에 할당됩니다. 또한 뼈대가 원래 이미지를 복구 할 수 있다는 점에서 엷게하기와 다른 뼈대를 만들 수 있습니다. 거리 변환은 물체의 중심을 결정하고 이미지 인식에서 일치시키는 데에도 유용합니다.

작업의 또 다른 클래스는 오리엔테이션 프리 메트릭을 수집합니다. 이것은 종종 카메라의 방향을 제거해야하는 이미지 인식에서 중요합니다. 연결된 또는 둘러싸인 픽셀 그룹의 오리엔테이션 프리 메트릭스에는 오일러 수, 둘레, 면적, 컴팩트 함, 홀 영역, 최소 반경, 최대 반경 등이 포함됩니다.

이미지 세분화
바이너리 이미지는 세분화에 의해 컬러 이미지로부터 생성됩니다. 세그먼테이션은 소스 이미지의 각 픽셀을 두 개 이상의 클래스에 할당하는 프로세스입니다. 세 개 이상의 클래스가 있으면 일반적인 결과는 여러 바이너리 이미지입니다. 세분화의 가장 간단한 형태는 그레이 스케일 강도에 따라 전경이나 배경에 픽셀을 할당하는 오츠의 방법 일 것입니다. 또 다른 방법은 유역 알고리즘입니다. 또한 가장자리 감지는 가장자리 픽셀에 할당 된 일부 픽셀이있는 이진 이미지를 생성하며 추가 세분화의 첫 번째 단계이기도합니다.

스켈레톤
간략화 또는 골격화는 픽셀 전체의 선으로 구성된 이진 이미지를 생성합니다. 그런 다음 분기점과 끝점을 추출하고 이미지를 그래프로 변환 할 수 있습니다. 이것은 광학 문자 인식과 같이 이미지 인식에 중요합니다.

해석
픽셀의 이진 값에 대한 해석도 장치에 따라 다릅니다. 일부 시스템은 0의 비트 값을 검은 색으로, 1은 흰색으로 해석하지만 다른 시스템은 값의 의미를 바꿉니다. 스캐너 및 디지털 카메라 용 TWAIN 표준 PC 인터페이스에서 첫 번째 풍미는 바닐라 (vanilla)로, 반전 된 초콜릿 1 개는 초콜릿이라고합니다.

디더링은 종종 하프 톤 이미지를 표시하는 데 사용됩니다.

이진 이미지 캡처 이미지 센서
오버 샘플 바이너리 이미지 센서는 전통적인 사진 필름을 연상케하는 새로운 이미지 센서입니다. 센서의 각 픽셀은 바이너리 응답을 가지므로 로컬 광 강도의 1 비트 양자화 된 측정 만 제공됩니다.