I detta dokument presenteras en robust regressionsstrategi för bildbinarisering under betydande bakgrundsvariationer och observationsbuller. Arbetet motiveras av behovet av att identifiera förgrundsregioner i bullriga mikroskopiska bilder eller skadade dokumentbilder, där betydande bakgrundsvariationer och kraftigt buller gör en bildbinarisering utmanande. Den föreslagna metoden uppskattar först bakgrunden till en indatabild, subtraherar den uppskattade bakgrunden från indatabilden och tillämpar en global tröskel för det subtraherade resultatet för att uppnå en binär bild av förgrundsinformation. En robust regressionsmetod föreslogs för att uppskatta bakgrundsintensitetsytan med minimala effekter av förgrundsintensitet och buller, och en global tröskelväljare föreslogs på grundval av ett urvalskriterium för modellen i en gles regression. Det föreslagna tillvägagångssättet validerades med 26 testbilder och motsvarande grundsanningar, och resultaten av det föreslagna arbetet jämfördes med resultaten från nio befintliga bildbinariseringsmetoder. Metoden kombinerades också med tre moderna morfologiska segmenteringsmetoder för att visa hur det föreslagna tillvägagångssättet kan förbättra deras bildsegmenteringsresultat.
På samma sätt, i REF, bakgrundsytan uppskattas av en robust regressionsmetod och dokumentet är binarized av en global tröskeloperation.
Robust Regression For Image Binarization Under Heavy Noises and Nonuniform Background
{'venue': 'Pattern Recognition Volume 81, September 2018, Pages 224-239', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}