The Use of Threshold Technique in image segmentation

Abstract

تشير تقنية تجزئة الصورة إلى عملية تقسيم الصورة الرقمية إلى أجزاء متعددة ، أي أن مجموعة البكسل ، تتشابه وحدات البكسل في منطقة ما وفقًا لبعض معايير التجانس مثل اللون أو الكثافة أو الملمس ، وذلك لتحديد وتحديد الكائنات والحدود في صورة. تم تطوير العديد من الخوارزميات والتقنيات ذات الأغراض العامة لتجزئة صورة العتبة. في هذا البحث قدمنا ​​خوارزميتين للتجزئة الأولى هي المدرج التكراري والطريقة التكرارية. تستخدم خوارزمية المدرج التكراري قمتين كحد أدنى في صورة رمادية لتحديد عتبة ثابتة (عامة) ، بينما تستخدم الخوارزمية التكرارية عتبة متغيرة (محلية) لتقسيم الصورة ، وأخيراً الحصول على صورة ثنائية. مع التطبيق في بيئة البرمجة ماتلاب. فيما يلي وصف لبعض مزايا وعيوب تلك الخوارزميات.         Image segmentation technique refers to the process of partitioning a digital image into multiple segments i.e. set of pixels, pixels in a region are similar according to some homogeneity criteria such as color, intensity or texture, so as to locate and identify objects and boundaries in an image. Several general-purpose algorithms and techniques have been developed for threshold image segmentation. In this paper we introduce two segmentation algorithms the first one is histogram and iterative method.  The histogram algorithm uses minimum two peaks in gray image to determine constant threshold(global) ,while  the iterative algorithm uses variable threshold(local) to segment image,  and finally get binary image. with application in programming environment Matlab. Next are describing some advantage and disadvantages of those algorithms.