Schwell(en)wertverfahren
Engl. thresholding , Fr. seuillage d'image; Gruppe von Algorithmen zur Segmentierung digitaler Bilder. Segmentierung allgemein kann ein wichtiger Schritt zur Bildanalyse sein, beispielsweise um Objekte im Bild zu erkennen. Mit Hilfe von Schwellenwertverfahren kann man in einfachen Situationen entscheiden, welche Bildpunkte (Pixel) gesuchte Objekte darstellen und welche deren Umgebung angehören. Schwellenwertverfahren führen zu Binärbildern, beispielsweise zur Erstellung von Wolkenmasken (bewölkt / nicht bewölkt).
Ein Anlass für die Verwendung von Binärbildern ist meist die Verfügbarkeit schneller Binärbild-Algorithmen; die Speicherplatzersparnis spielt in Bildverarbeitungsanwendungen heute eine geringere Rolle.
Wie bei allen Segmentierungsverfahren werden auch bei den Schwellenwertverfahren Bildpunkte verschiedenen Gruppen – den so genannten Segmenten – zugeordnet. Das zu segmentierende Bild liegt dabei in Form von Zahlenwerten (ein oder mehrere Farbwerte pro Pixel) vor. Die Zugehörigkeit eines Pixels zu einem Segment wird durch den Vergleich des Grauwertes oder eines anderen eindimensionalen Merkmals mit einem Schwellenwert entschieden. Der Grauwert eines Pixels ist sein reiner Helligkeitswert, weitere Farbinformationen werden nicht berücksichtigt. Da diese Operation meistens für jedes Pixel unabhängig angewendet wird, ist das Schwellenwertverfahren ein so genanntes pixelorientiertes Segmentierungsverfahren.
Schwellenwertverfahren gehören zu den ältesten Methoden in der digitalen Bildverarbeitung. Schwellenwertverfahren lassen sich aufgrund ihrer Einfachheit schnell implementieren und Segmentierungsergebnisse können mit geringem Aufwand berechnet werden. Die Qualität der Segmentierung ist im Allgemeinen jedoch schlechter als bei komplexeren Verfahren. Eine hundertprozentig richtige Zuweisung der Klassen gibt es nicht. Die natürliche Abwandlung der spektralen Merkmale z.B. von verschiedenen Landnutzungsklassen bestimmt entscheidend die Genauigkeit. Fehler können z.B. auftreten, wenn verschiedene Oberflächen mehr oder weniger gleiches spektrales Verhalten aufweisen oder homogen angesehene Oberflächen Anteile signifikant verschiedener Klassen enthalten. Neben der unsicheren Klassenzuweisung können auch bei der benutzerabhängigen Klassendefinition unscharfe Aussagen das Klassifikationsergebnis beeinträchtigen.