大津法(OTSU)是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错
大津阈值法 大津阈值法（Otsu's method）是一种基于灰度直方图的全局阈值选择方法，也常被称为最大类间方差法。其主要思想是将灰度图像分为前景和背景两个部分，并通过最大化类间方差来确定最优的灰度阈值。具体实现过程如下：1.计算灰度图像的直方图，统计每个灰度级别的像素数目。2.计算每个灰度级别对应的像素占比...
cout << "The return value of getOstu is: " << th << endl; //输出阈值th cout << "The return value of opencv threshold is: " << threshold(img1, img1, th, 255, CV_THRESH_OTSU);//opencv已实现的大津法 for (int i = 0; i < img.rows; i++) //行循环 { uchar* data = im...
图像分割:1.基于阈值的图像分割方法(p-tile、双峰法) 近段时间再学习图像分割,我会更新一些基础的图像分割方法,比较常用的我会附上matlab代码,希望和大家一起学习进步。 1. P-tile法 一般用于灰度图像,使用条件是已知目标在政府图像中所占的面积比为P%,先得到图像的灰度直方图,然后从小到大累加,直到为P%,...
最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的,是一种自适应阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU,是一种基于全局的二值化算法。因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。 它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得...
模糊大津阈值法的阈值选取具有自适应性。可用于医学图像、遥感图像等多种领域。它以大津算法为基础进行了模糊化改进。借助模糊数学原理优化图像分割结果。该方法在处理边界不清晰图像时优势明显。需确定合适的模糊隶属度函数形式。能够保留图像中的细节信息。 不同类型的图像适用的模糊隶属度函数有别。模糊大津阈值法的...
大津法阈值 opencv 学习记录… 前文说到大津阈值法是一种自适应的基于全局的阈值分割算法,只有在图像直方图分布为双峰的情况下才会呈现出一种比较好的分割效果,但是待分割图像直方图分布并不是每次都是理想的结果。可能会是光照的影响改变了原本为双峰的直方图分布,或者说背景本身就呈现出了两个灰度级,加上前景那就...
Otsu方法又称最大类间方差法,通过把像素分配为两类或多类,计算类间方差,当方差达到最大值时,类分割线(即灰度值)就作为图像分割阈值。Otsu还有一个重要的性质,即它完全基于对图像直方图进行计算,这也使他成为最常用的阈值处理算法之一。 算法步骤如下: Otsu只有在直方图呈现双峰的时候才会有一个很好的效果,在直...
大津阈值法 新元 dirtycomputer.github.io 2 人赞同了该文章 【参考链接】西河沿的风:大津二值化算法OTSU的理解 首先,需要将图像转换成灰度图像,255个灰度等级。 可以将图像理解成255个图层,每一层分布了不同的像素,这些像素垂直叠加合成了一张完整的灰度图。 我们的目的就是找到一个合适的灰度值,大于这个值的...
[转]大津法求图像二值化阈值 大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大(何为类间方差?原理中有介绍)。