[論文レビュー] A New Local Adaptive Thresholding Technique in Binarization

Tripty Singh, Sudipta Roy+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 25, 2012

Image Retrieval and Classification Techniques参考文献 26被引用数 228

ひとこと要約

この論文では、局所平均値を計算するために積分和画像を活用することで、標準偏差の計算を回避し、計算を高速化する新しい局所適応しきい値処理技術を提案する。窓サイズ依存の計算を排除し、高コストな標準偏差演算を避けることで、非一様な照度やノイズを含む劣化したドキュメント画像に対しても、従来の局所しきい値処理手法よりも高速に処理を実現しつつ、効果的に処理できる。

ABSTRACT

Image binarization is the process of separation of pixel values into two groups, white as background and black as foreground. Thresholding plays a major in binarization of images. Thresholding can be categorized into global thresholding and local thresholding. In images with uniform contrast distribution of background and foreground like document images, global thresholding is more appropriate. In degraded document images, where considerable background noise or variation in contrast and illumination exists, there exists many pixels that cannot be easily classified as foreground or background. In such cases, binarization with local thresholding is more appropriate. This paper describes a locally adaptive thresholding technique that removes background by using local mean and mean deviation. Normally the local mean computational time depends on the window size. Our technique uses integral sum image as a prior processing to calculate local mean. It does not involve calculations of standard deviations as in other local adaptive techniques. This along with the fact that calculations of mean is independent of window size speed up the process as compared to other local thresholding techniques.

研究の動機と目的

• 非一様な照度や背景ノイズを含む劣化したドキュメント画像の二値化の課題に対処すること。
• 窓サイズごとの標準偏差計算に依存する従来の局所適応しきい値処理手法の計算効率の低さを克服すること。
• 平均値計算における窓サイズ依存性を排除することで、局所しきい値処理の処理時間を短縮すること。
• 最適化された局所平均値計算により、著しく高速化しつつも、高い二値化精度を維持する技術を開発すること。

提案手法

• 任意の長方形窓に対して局所平均値を定数時間で計算可能にするために、積分和画像を前処理として用いる。
• 各画素のしきい値として局所平均値を用い、しきち値決定における標準偏差の必要性を排除する。
• 従来の局所適応手法で計算コストが高くなる標準偏差の明示的計算を回避する。
• 各画素の強度値が局所平均値未満であれば前景（黒）に分類し、それ以外は背景（白）に分類するしきい値処理ルールを適用する。
• 長方形領域内の画素値の合計が積分和画像を用いることでO(1)時間で計算可能であるという数学的性質を活用する。
• スライディングウインドウ方式で画像を処理し、事前に計算された積分和に基づいて各局所領域ごとにしきい値を動的に調整する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 局所適応しきい値処理を、二値化精度を損なわずに計算効率を高めることは可能か？
• RQ2 標準偏差の計算を排除することで、局所しきい値処理の処理速度は向上するか？
• RQ3 積分和画像の使用が、適応的しきい値処理における局所平均値計算の時間計算量をどの程度低減するか？
• RQ4 提案手法は、照度やノイズレベルが異なる劣化したドキュメント画像に対して、既存の局所しきい値処理手法と比較してどの程度の性能を示すか？

主な発見

• 標準偏差の計算を回避することで、従来の局所適応しきい値処理手法よりも処理速度が向上する。
• 積分和画像の使用により、窓サイズに依存せずに定数時間で局所平均値の計算が可能となり、計算オーバーヘッドが顕著に低減される。
• 非一様な照度や背景ノイズを含む劣化したドキュメント画像に対しても効果的に処理でき、クリアな二値化出力が得られる。
• 平均値計算における窓サイズ依存性を排除することで、異なる画像領域やスケールにおいて一貫した性能を維持する。
• 既存の局所適応手法と比較して、二値化品質を保持しつつも、より高い効率性を示す。