En el procesamiento de imágenes , el algoritmo de umbralización equilibrada de histogramas [1] se utiliza para binarizar una imagen en escala de grises . Este algoritmo asume que la imagen contiene píxeles de dos clases pertenecientes al fondo y al primer plano. Al igual que el método Otsu [2] y el método iterativo de umbralización [3] , se basa en encontrar iterativamente un umbral que separa los píxeles en clases determinadas. En este método, se ponderan dos partes iguales del histograma . Si una parte pesa más, entonces la columna más extrema se elimina de la parte más pesada. El procedimiento iterativo finaliza cuando solo queda una barra en el histograma y se selecciona el valor de intensidad correspondiente como valor umbral.
Teniendo en cuenta la simplicidad del algoritmo, se puede recomendar como el primer enfoque al estudiar algoritmos de binarización de imágenes en escala de grises.
El siguiente programa en C es una versión simplificada del algoritmo de umbral de histograma balanceado:
int BHTreshold ( int [] histograma ) { i_m = ( int )(( i_s + i_e ) / 2.0f ); // cálculo del centro de peso I_m w_l = get_weight ( i_s , i_m + 1 , histogram ); // peso del lado izquierdo del histograma W_l w_r = get_weight ( i_m + 1 , i_e + 1 , histogram ); // peso del lado derecho del histograma W_r while ( i_s <= i_e ) { if ( w_r > w_l ) { // el lado derecho es más pesado w_r -= histograma [ i_e -- ]; si ((( i_s + i_e ) / 2 ) < i_m ) { w_r += histograma [ i_m ]; w_l -= histograma [ i_m -- ]; } } else if ( w_l >= w_r ) { // el lado izquierdo es más pesado w_l -= histograma [ i_s ++ ]; si ((( i_s + i_e ) / 2 ) > i_m ) { w_l += histograma [ i_m + 1 ]; w_r -= histograma [ i_m + 1 ]; yo_m ++ ; } } } volver i_m ; }A veces, el algoritmo puede dar resultados subóptimos al procesar imágenes con mucho ruido, ya que el ruido puede provocar errores en la extracción de fracciones de histograma. Puede reducir significativamente la influencia del ruido si excluye de la consideración las barras no representativas del histograma ubicadas en sus extremos [4] .