Diese Arbeit schließt die Lücke und beseitigt das Problem der Verfügbarkeit von korrekten, modernen lokalen Schwellenwertalgorithmen für die Segmentierung von Röntgentomographie-Bildern. Wir bieten eine kostenlose Bibliothek mit grafischer Benutzeroberfläche an, die alle wichtigen Binarisierungsalgorithmen implementiert – Indikator-Kriging, Bereichswachstum, konvergierende aktive Konturen und Markov-Zufallsfeldmethoden. Die MAZA-Bibliothek (MAjor binariZAtion library) bietet auch Filter zur Bildvorverarbeitung an. Darüber hinaus haben wir die Empfindlichkeit der Parameter der Segmentierungsmethoden und deren Rechenkomplexität in Bezug auf die CPU-Zeit untersucht und berichtet. Es gab keinen klaren Gewinner unter den implementierten Segmentierungsalgorithmen, und man muss einen Ansatz wählen, der vom vorliegenden Röntgenbild und dessen Qualität abhängt.
Vasilyev et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.