5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
2.2.2. Thuật toán dựa trên biểu đồ tích lũy
Kết quả đáng khích lệ của phần trƣớc thúc đẩy tác giả điều tra tích lũy biểu đồ vì nó có thể đƣợc coi là tổng quát hóa khu vực dƣới biểu đồ. Ngoài ra, biểu đồ tích lũy có cơ sở tốt hơn về mặt so sánh các mức xám không khả dụng trong hình ảnh ngƣỡng. Nói cách khác, biểu đồ của hình ảnh đƣợc ngƣỡng chỉ có hai giá trị khác không, trong khi biểu đồ tích lũy có các giá trị khác không cho tất cả mức xám lớn hơn hoặc bằng m <T
Biểu đồ của hình ảnh đƣợc ngƣỡng chỉ có hai các mục khác không: n <T
tại m <T và n> T tại m> T. Do đó, biểu đồ tích lũy kết quả là một hàm hai bƣớc.
HT sẽ bằng 0 cho đến khi m <T, sau đó n <T cho đến khi m> T, sau đó là 1. Nói cách khác:
( ) {
+ (2.11) Các tìm kiếm cạn kiệt đã đƣợc sử dụng trong các lƣợc đồ sau theo cách tƣơng tự nhƣ của phần trƣớc.
Kích thước biểu đồ tích lũy (Cumulative Histogram Size- CHS)
Đề án này chỉ đơn giản là sự khác biệt giữa tổng số tiền của biểu đồ tích lũy. Vì thế ngƣỡng đƣợc đƣa ra bởi:
* ( ∑ ( ) ∑ ( ) )+ (2.12) Một kết quả tƣơng tự có thể đạt đƣợc bằng cách so sánh các khu vực (xấp xỉ hình thang) dƣới biểu đồ tích lũy của bản gốc và hình ảnh ngƣỡng.
Công suất biểu đồ tích lũy (Cumulative Histogram Power- CHP)
Chức năng mục tiêu ở đây là thông qua quyền lực so sánh đƣợc đƣa ra bởi:
* ( ∑ ( ) ∑ ( ) )+ (2.13)
Chênh lệch biểu đồ tích lũy (Cumulative Histogram Difference- CHD)
Trong sơ đồ này, ngƣỡng tối ƣu đạt đƣợc khi hình ảnh kết quả có tích lũy phù hợp biểu đồ của biểu đồ gốc theo nghĩa sau:
* (∑ ( ) ( ) )+ (2.14) Giá trị 0,1 cho số mũ đƣợc chọn cho đến hết thử nghiệm. Các chức năng khác của tuyệt đối sự khác biệt có thể đƣợc sử dụng. Điều này có thể mở ra
con đƣờng dẫn đến một họ thuật toán. [15]