Simple generation of threshold for images binarization on FPGA

Abstract

The methodologies presented in scientific literature to calculate the threshold of an image binarization process do not present good results for all types of images. Additionally, the hardware implementations do not consider the FPGA resources that are used in other processing phases. Thus, the method proposed in this work aims to present good results in the binarization process with under-resourced area of FPGA. Therefore, this paper proposes the FPGA implementation of a threshold algorithm used in the process of image binarization by simple mathematical calculations. The implementation only needs one image iteration and its processing time depends on the size of the image. RESUMENLas metodologías desarrolladas para el cálculo del valor de umbral empleado durante el proceso de binarización de imágenes no presentan buenos resultados para todo tipo de imágenes. Además, las implementaciones hardware no consideran los recursos del FPGA empleados en las restantes etapas del sistema de procesado. De esta forma, el método propuesto en este artículo busca alcanzar una relación óptima entre los resultados del proceso de binarización y el consumo de recursos del FPGA. Por lo tanto, este trabajo propone la implementación sobre FPGA de un algoritmo para obtener el umbral de una imagen utilizando cálculos matemáticos sencillos. La implementación se caracteriza por necesitar solamente una iteración de la imagen y su tiempo de procesamiento depende del tamaño de la imagen. Los valores de umbral obtenidos a través de la aplicación en la FPGA se comparan con los obtenidos mediante el método de Otsu, mostrando las diferencias existentes así como los resultados visuales de la binarización de diferentes imágenes utilizando ambos métodos. La implementación hardware del algoritmo de umbralización se realiza mediante la metodología de diseño basado en modelos soportada por las herramientas MATLAB ®

Evaluation of Lip Prints on Different Supports Using a Batch Image Processing Algorithm and Image Superimposition

“…In this sense, the most evident lip grooves were highlighted from prints. Image binarization, as well as other digital image processing techniques, has several applications, such as vehicle license plate recognition, fingerprint image processing, separation, and identification of skin lesions and so on . There are different types of image binarization algorithms that use different strategies to calculate threshold values.…”

Research on image analysis software of elevator wire rope defects

“…"Equipment No." means the unique identification number of the brake being tested [12][13]. After editing the parameters, click "Start Process" and the software will start processing the picture.…”

Comparativa entre la técnica de umbralización binaria y el método de Otsu para la detección de personas

“…Huamaní en su estudio propone un enfoque práctico para la implementación del método de Otsu en Matlab, analizando imágenes capturadas en espacios abiertos, complementando además con filtrado por operaciones morfológicas de dilatación y erosión, con un error medio de 5 % [12]. Así mismo, Ieno et al [13] realizan una comparativa entre los valores de umbral obtenidos por cálculos matemáticos simples con única iteración de imagen, y el método de Otsu, logrando diferencias en términos de consumo de recursos y frecuencia máxima de operación. Por su parte, Ramos et al proponen una evaluación en Matlab de índices de similitud espectral en ambientes no supervisados, obteniendo imágenes con intensidades variables que se comparan con una imagen de referencia originada posterior a la clasificación [14].…”