적응형 임계값(Adaptive Thresholding)이란

Local(Adaptive) Thresholding은 이미지의 각 부분에 따라 다른 임계값을 적용하는 방법이다.

글로벌 임계값은 이미지 전체에 하나의 임계값을 적용하는데, 이 방법은 각 작은 영역에 맞는 임계값을 따로 정하는 거다.

왜냐면 이미지마다 밝기나 명암 차이가 다르니까, 그에 맞춰서 나눠야 제대로 분할할 수 있기 때문이다.

 

이건 두가지 방법이 있다.

ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C : 각 픽셀의 주변 영역(blocksize)의 평균을 계산한 다음, 그 값에서 C를 뺀 값이 임계값이 된다.(C는 적응형 임계값을 계산할 때 보정 값 또는 상수를 의미한다. 상황에 따라 다르게 설정될 수 있는데, 이를 통해 결과값을 더 세밀하게 조정할 수 있다.)

ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C : 가우시안 필터(Gaussian Window)를 적용한 가중 평균을 사용한다. 주변 픽셀들의 값을 가우시안 방식으로 더하고, 그 결과에서 C를 뺀 값을 임계값으로 사용한다.