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判別分析法（大津の二値化）

メインページ ＞ 画像フィルタ処理
　

判別分析法【discriminant analysis method】は大津の二値化とも言われ、分離度（separation
metrics）という値が最大となるしきい値を求め、自動的に二値化を行う手法です。

分離度はクラス間分散（between-class variance）とクラス内分散（within-class variance）
との比で求める事ができ、以下の様に求める。

判別分析法

しきい値　ｔ　で二値化したとき、しきい値よりも輝度値が小さい側（黒クラス）の画素数をω1、
平均をm1、分散をσ1、輝度値が大きい側（白クラス）の画素数を画素数をω2、平均をm2、
分散をσ2、画像全体の画素数をωt、平均をmt、分散をσtとしたときクラス内分散σw2は

　　クラス内分散

クラス間分散σb2は

　　クラス間分散

としてあらわす事ができる。
ここで、全分散（total variance）σtは

　　全分散

としてあらわす事ができることから、求めるクラス間分散とクラス内分散との比である分離度は

　　分散度

となり、この分離度が最大となるしきい値 t を求めればよい。
ここで、全分散σtはしきい値に関係なく一定なので、クラス間分散σb2が最大となるしきい値を
求めればよい事が分かる。
さらにクラス間分散の式の分母もしきい値に関係なく一定なので、クラス間分散の分子

　　ω1 ω2 (m1 - m2)2

が最大となるしきい値　t を求めればよい。
結局、標準偏差とか関係なく、黒、白それぞれの領域のヒストグラムから、画素数ωと輝度値の
平均値ｍから上記の値が最大となるしきい値 ｔ をしらみつぶしに求めればいいので、以外と簡単．．．

【処理例】
判別分析法
→判別分析法
判別分析法→判別分析法
判別分析法→判別分析法

上記例のように、判別分析法はおおむね良好な結果を得る事ができます。

関連記事
　　二値化、標準偏差

　　　

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