Image binarization is a technique to convert a grayscale image to black and white image. Nonuniform illumination is a problem in image binarization because it generates light and dark areas in the image. The algorithms of state of the art to image binarization calculate a local or global threshold. To solve the non-uniform illumination problem algorithms, employ local threshold, some of them employ windows to identify area and calculate the local threshold. In this document we present an algorithm to calculate optimal size windows which are subject to respect the illumination change in the image. Our algorithm gets a decision map to identify dark and light areas in original image, after it compute a borders map to recognize pixels that belong area where occurs illumination change in the image. The algorithm computes small windows close to illumination change areas and big windows far to avoid mixing pixels of the light area and dark area. We create two algorithms to image binarization, and they use optimal size windows. We present qualitative and quantitative results of our algorithms and state of the art algorithms.
La binarización de imágenes es una técnica utilizada en el procesamiento de imágenes que convierte una imagen en tono de gris a una imagen de dos colores representados por blanco y negro. La binarizacion de imágenes presenta problemas en imágenes con iluminación no uniforme debido a que se generan áreas claras y oscuras en la imagen. En el estado del arte se han propuesto distintos algoritmos para binarizar imágenes los cuales emplean umbral global o local. Para abordar el problema de iluminación no uniforme se utilizan algoritmos que calculan umbral local; entre ellos están los que emplean ventanas para delimitar el área sobre la que se calculará el umbral, sin embargo, el tamaño de las ventanas que se utiliza es constante o fijo. En esta tesis proponemos un algoritmo para calcular el tamaño óptimo de las ventanas que estarán sujetas a respetar los bordes donde ocurre el cambio de iluminación en la imagen. El algoritmo que proponemos consiste en obtener un mapa de decisión que identifica el área clara y oscura de la imagen con el cual calculamos un mapa de bordes del área clara y oscura con el objetivo de crear ventanas que contengan solamente píxeles del área clara o del área obscura. Las ventanas serán pequeñas cerca de los bordes donde ocurre el cambio de iluminación y grandes donde no existen bordes, debido a que si se mezclan píxeles del área clara y obscura el criterio de decisión se ve afectado. Presentamos dos algoritmos para binarización de imágenes en los cuales empleamos el algoritmo que calcula ventanas de tamaño óptimo. Mostramos resultados de forma cualitativa y cuantitativa de nuestros algoritmos propuestos para binarización de imágenes y de algoritmos del estado del arte.
