Umbral
Valor límite usado en procesamiento de imágenes para clasificar intensidades de píxeles en binario (blanco/negro) o múltiples clases, formando la base de la binarización y segmentación.
Un umbral es un valor límite que clasifica intensidades de píxeles en categorías discretas. Una aplicación típica es la binarización, donde cada píxel en escala de grises se compara con el umbral y se asigna blanco o negro. La umbralización es esencial en preprocesamiento OCR, detección de objetos y análisis de imágenes médicas.
Métodos comunes de determinación de umbral:
- Umbral fijo: Valor especificado manualmente, efectivo bajo iluminación controlada
- Método de Otsu: Maximiza la varianza entre clases en el histograma para encontrar automáticamente el punto de división. Es de uso muy extendido, pero supone un histograma aproximadamente bimodal y suele rendir peor en imágenes unimodales o cuando las áreas de primer plano y fondo están muy desequilibradas
- Umbral adaptativo: Calcula un umbral local para cada píxel a partir de su vecindario, manejando iluminación desigual
- Método del triángulo: Usa la distancia máxima desde la línea pico-a-extremo del histograma, adecuado para distribuciones unimodales
Ejemplos en OpenCV:
cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)- Fijo en 127cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)- Automático de Otsucv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
El preprocesamiento con desenfoque gaussiano y ecualización de histograma suele mejorar la precisión de la umbralización. La umbralización multinivel divide imágenes en tres o más regiones para escenas complejas.