Segmentación por umbralización
Imágenes de trabajo: objects.png, text.png
Cree una nueva sección en su notebook.
Cargue la imagen de trabajo objects.png y visualícela.
Visualice el histograma de la imagen de trabajo.
Aplique el algoritmo de umbralización global.
Aplique el algoritmo de umbralización de Otsu con un solo valor.
Ahora introduzca ruido gaussiano aditivo con varianza de 0.001 y luego con varianza de 0.05. Visualice el histograma de la imagen resultante. ¿Qué sucede? ¿Por qué sucede esto?
Vuelva a correr las umbralizaciones sobre la imagen ¿Cómo afecta el ruido al resultado?
Cargue ahora la imagen de trabajo text, visualícela y visualice su histograma.
Introduzca ahora una sombra circular lateral y una sombra sinusoidal en la imagen (pruebe con diferentes valores y úselos para los pasos 10 y 11). Visualice el resultado.
Aplique el algoritmo de umbralización de Otsu sobre la imagen original y las dos modificaciones. ¿Qué sucede? ¿Por qué sucede esto? ¿Qué alternativas puede emplear para mitigar este resultado?
Aplique ahora un algoritmo de adaptacion del umbral en función de las propiedades locales. Compare sus resultados con el algoritmo anterior, usando varios valores para el vecindario local. ¿En qué cambia el resultado con relación al método de Otsu? ¿Qué implicaciones tiene esto? ¿Cómo puede mejorar el resultado de la segmentación para reducir el ruido en ambos casos?
Guarde los cambios en su notebook.
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