Бинаризация изображений: алгоритм Брэдли
5 мин
Этот пост я хочу посвятить приятному трофею, добытому в англоязычном интернете. Речь пойдет об одном из методов адаптивной бинаризации изображений, методе Брэдли (или Брэдли-Рота, поскольку авторов двое).
Процесс бинаризации – это перевод цветного (или в градациях серого) изображения в двухцветное черно-белое. Главным параметром такого преобразования является порог t – значение, с которым сравнивается яркость каждого пикселя. По результатам сравнения, пикселю присваивается значение 0 или 1. Существуют различные методы бинаризации, которые можно условно разделить на две группы – глобальные и локальные. В первом случае величина порога остается неизменной в течение всего процесса бинаризации. Во втором изображение разбивается на области, в каждой из которых вычисляется локальный порог.
Главная цель бинаризации, это радикальное уменьшение количества информации, с которой приходится работать. Просто говоря, удачная бинаризация сильно упрощает последующую работу с изображением. С другой стороны, неудачи в процессе бинаризации могут привети к искажениям, таким, как разрывы в линиях, потеря значащих деталей, нарушение целостности объектов, появление шума и непредсказуемое искажение символов из-за неоднородностей фона. Различные методы бинаризации имеют свои слабые места: так, например, метод Оцу может приводить к утрате мелких деталей и „слипанию“ близлежащих символов, а метод Ниблэка грешит появлением ложных объектов в случае неоднородностей фона с низкой контрастностью. Отсюда следует, что каждый метод должен быть применен в своей области.
Немного теории
Процесс бинаризации – это перевод цветного (или в градациях серого) изображения в двухцветное черно-белое. Главным параметром такого преобразования является порог t – значение, с которым сравнивается яркость каждого пикселя. По результатам сравнения, пикселю присваивается значение 0 или 1. Существуют различные методы бинаризации, которые можно условно разделить на две группы – глобальные и локальные. В первом случае величина порога остается неизменной в течение всего процесса бинаризации. Во втором изображение разбивается на области, в каждой из которых вычисляется локальный порог.
Главная цель бинаризации, это радикальное уменьшение количества информации, с которой приходится работать. Просто говоря, удачная бинаризация сильно упрощает последующую работу с изображением. С другой стороны, неудачи в процессе бинаризации могут привети к искажениям, таким, как разрывы в линиях, потеря значащих деталей, нарушение целостности объектов, появление шума и непредсказуемое искажение символов из-за неоднородностей фона. Различные методы бинаризации имеют свои слабые места: так, например, метод Оцу может приводить к утрате мелких деталей и „слипанию“ близлежащих символов, а метод Ниблэка грешит появлением ложных объектов в случае неоднородностей фона с низкой контрастностью. Отсюда следует, что каждый метод должен быть применен в своей области.
В проектах, где нужно качественно обрабатывать много мультиязычного контента, практически невозможно обойтись без хорошей проверки грамматики. Писать самим каждый модуль для отдельного языка займет много времени и средств. Более того, нужно очень хорошо разбираться в языке, быть лингвистом и при этом соотносить язык математическим формулам. Задача не из легких. В таком случае, эффективным методом будет взять уже готовое решение и интегрировать его в приложение. Как это сделать простым способом, используя средства Open Office, я расскажу в этой статье.
Bitcoin положил основу для создания систем нового типа, принципиально новых децентрализованных сервисов, которые призваны решать различные проблемы с помощью революционной технологии Blockchain. В Рунете встречаются отдельные статьи и заметки по этой теме, но весьма разрозненно, на Хабре так же уже были отдельные публикации и упоминания на эту тему, но мы решил, что будет полезно создать обзорную серию статей и коротко осветить самые интересные проекты из этой области. 
