2016-09-11 4 views
-2

У меня есть изображение, и я применяю к нему пороговое значение для применения бинарной маски. Я рисую гистограмму до и после процесса порогового значения. Гистограммы выглядят ниже.Гистограмма после порогового значения

Histgram before thresholdingHistgram after thresholding

Вторая цифра, которая после пороговой, не показывает никакого peaks.Is, которые означают, мой пороговый является wrong.Can кто-нибудь пожалуйста объяснить эти гистограммы.

Update

Изображения после порогового

Updated image

+1

На втором рисунке вы видите, что синий цвет поднимается снизу вверх до '0'' 1'? он вам что-то говорит! Write'xlim ([- 0.5 1.5]) 'после этой цифры, чтобы визуализировать –

+0

okey, спасибо. Теперь я вижу эти пики, но можете ли вы объяснить эти гистограммы, мне нужно знать об этом кратко – temp

ответ

2

Резюмируя комментарий Сардара в горизонтальном диапазон вашего участка труден. Просто немного ослабьте диапазон, чтобы лучше видеть результат. Выполнение xlim([-0.5 1.5]);, безусловно, сделает это, и мы увидим это на последнем рисунке вашего обновления. Как вы интерпретируете гистограмму ... ну, для черно-белых изображений, изучение гистограммы никогда не имеет смысла, потому что есть только две возможности для изучения - 0 и 1. Гистограммы обычно дают представление о контрасте изображения. Если гистограмма распределена, это обычно указывает на то, что изображение имеет высокий контраст. Однако, если гистограмма находится в пределах небольшого диапазона, это обычно означает, что изображение плохо контрастирует.

Помните, что гистограмма просто подсчитывает появление экземпляров в наборе данных. В этом случае мы подсчитываем, сколько раз мы видим 0 и 1 в изображении. Ссылаясь на ваш последний график, это означает, что приблизительно 9000 пикселей с интенсивностью 0 и приблизительно 4000 пикселей, которые являются интенсивностью 1. Это не дает абсолютно никаких указаний относительно контраста или распространения интенсивности изображения. потому что есть только две возможности интенсивности, которые видны на изображении. Таким образом, чтобы ответить на ваш вопрос так долго, ответ заключается в том, что вы не можете ничего толковать.

Единственное, что я могу предположить, это то, что он говорит о соотношении пикселей объекта к пикселам фона и может указывать на меру качества. Обычно, когда мы определяем, что такое объект, а какие - фоновые пиксели, мы ожидаем, что будет больше фоновых пикселей, чем пиксели объектов, чтобы это можно было отличить от фона. Таким образом, чем больше черных пикселей у вас будет, тем лучше. Это, как говорится, я не могу сказать больше, если вы на самом деле не покажете нам, как выглядит ваш образ после того, как вы достигли порога.

Смежные вопросы