Адаптивный пороговый метод бинаризации растровых изображений технических чертежей

Abstract

RU: В статье предлагается метод адаптивной пороговой бинаризации растровых изображений технических чертежей. Проанализированы специфические особенности изображений технических чертежей и их влияние на результат бинаризации известными универсальными методами. Выявлены артефакты, возникающие на результирующих бинарных изображениях и предложены способы их устранения. В основу предложенного метода положено соображение о том, что очень маленькие фрагменты изображения чертежа напоминают букву «С», которая в особых случаях вырождается в прямую линию. Дальнейшие рассуждения сводятся к выбору способа определения соответствия объекта на изображении форме «С». Отдельное влияние уделено вопросам настройки порога бинаризации в зависимости от яркости изображения. В работе представлена математическая модель предложенного метода, его алгоритмическое описание. Проведены эксперименты по исследованию качественных и количественных показателей эффективности. Качественная оценка выполнялась путем сравнения результата бинаризации с эталонным черно-белым изображением. В качестве критериев количественного оценивания рассмотрены такие критерии, как время выполнения алгоритма, полнота и f-мера. Представлены результаты проведенных экспериментов, показывающие превосходство предложенной в работе методики бинаризации растровых изображений технических чертежей, как количественно, так и качественно. UK: У статті пропонується метод адаптивної порогової бінаризації растрових зображень технічних креслень. Проаналізовано специфічні особливості зображень технічних креслень та їх вплив на результат бінаризації відомими універсальними методами. Виявлено артефакти, що виникають на результуючих бінарних зображеннях та запропоновано способи їх усунення. В основу запропонованого методу покладено ідею про те, що дуже маленькі фрагменти зображення креслення нагадують букву «С», яка в особливих випадках вироджується у пряму лінію. Подальші роздуми зводяться до вибору способу визначення відповідності об’єкта на зображенні формі «С». Окремий вплив приділено питанням Налаштування порога бінарізації залежно від яскравості зображення. В роботі подана математична модель запропонованого методу, його алгоритмічний опис. Проведені експерименти з дослідження якісних і кількісних показників ефективності. Якісна оцінка виконувалася шляхом порівняння результату бінарізації з еталонним чорно-білим зображенням. В якості критеріїв кількісного оцінювання розглянуті такі критерії, як час виконання алгоритму, повнота і f-міра. Представлені результати проведених експериментів, що показують перевагу запропонованої в роботі методики бінарізації растрових зображень технічних креслень, як кількісно, так і якісно. EN: The paper proposes a method of adaptive threshold binarization of technical drawings raster images. The specific image features of technical drawings and their influence on the result of binarization of known universal methods are analysed. The artifacts that arise on the resulting binary images are identified and ways to address them are suggested. The proposed method is based on the idea that very small parts of the image of the drawing resembles the letter «C», which in special cases degenerates into a straight line. Further arguments boil down to the choice of method for determining the conformity of the object in the image form «C». Separate effect given to the issues of binarization threshold settings depending on the brightness of the image. The paper presents a mathematical model of the proposed method, its algorithmic description and experimental qualitative and quantitative evidence of efficacy. The quantitative evaluation was performed by comparing the results with the reference binarization black and white image. As evaluation criteria considered criteria such as time of the algorithm, completeness and f-measure. The results of the conducted experiments demonstrating the superiority of the proposed methodology in the raster image binarization technical drawings, both quantitatively and qualitatively.