誤差拡散とは? 百聞は一見にしかずということで、音声よりも直感的にわかりやすい画像の場合で、しかも極端な例を用いて説明してみます。 画像1のように比較的滑らかな階調(明るさ0から255までの256階調)を持つ画像があるとします。 画像1: 8ビットグレー画像 この画像を非常に少ない階調(明るさ0か255どちらかの2階調、つまり白か黒かどちらかしか情報がない)の画像に変換する場合を考えます。 ・閾値法 一番単純に思いつくのは、元画像のすべての画素について、ちょうど中間の明るさ(明るさ128)よりも明るい画素は白(明るさ255)に変換し、暗い画素は黒(明るさ0)に変換するという方法です。 この方法で変換した結果が画像2です。 画像2: 1ビットモノクロ画像(閾値法による減色) この画像を見ると、みごとに階調がない絵になってしまい、情報が大きく失われていることが分かりますよね。ノイ
2値化 濃淡画像から2値画像を得るための処理を2値化と呼び，一般には閾値処理が用いられる．閾値をとしたときの濃淡画像の閾値処理は という操作で2値画像を得ることができる．この場合，閾値の選び方が重要となる．閾値値の設定方法には大きく 1. 濃度ヒストグラムに基づく方法 2. 画像の局所性質を生かし，この性質を利用する方法 3. 画像をいくつかに分割し，各領域ごとに設定する方法 4. 適応的処理 に分けることができる． 1．濃度ヒストグラムに基づく方法 この方法にはP-タイル法，モード法，判別分析法，最小誤差法がある． ・P-タイル法 画像内で対象物の占める面積（Pパーセント）があらかじめわかっているときに有効な方法である．この方法では，まず濃度ヒストグラムを作成し，濃度値の累積分布が全体のPパーセントとなる濃度値を見つけ，この値を閾値
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