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分...
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: 在这里插入图片描述 Otsu只有在直方图呈现双峰的时候才会有一...
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。 3.从灰...
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...
大津法---OTSU算法 简介: 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)。
跟Opencv threshold方法中使用CV_THRESH_OTSU参数计算出来的分割图像一致: 直方图直观理解 大津算法可以从图像直方图上有一个更为直观的理解:大津阈值大致上是直方图两个峰值之间低谷的值。 对上述代码稍加修改,增加画出直方图部分: #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include...
一、大津法(OTSU)阈值化 在阈值处理中,最常用的方法就是大津法,因为其计算简单,不受图像亮度和对比度的影响。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。 1.大津法算法步骤 ...
最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类...
大津法又叫最大类间方差法、最大类间阈值法(OTSU)。它的基本思想是,用一个阈值将图像中的数据分为两类,一类中图像的像素点的灰度均小于这个阈值,另一类中的图像的像素点的灰度均大于或者等于该阈值。如果这两个类中像素点的灰度的方差越大,说明获取到的阈值就是最佳的阈值(方差是灰度分布均匀性的一种度量,背...
double Otsu(Mat& image) { int threshold = 0; double maxVariance = 0; double w0 = 0, w1 = 0;//前景与背景像素点所占比例 double u0 = 0, u1 = 0;//前景与背景像素值平均灰度 int histogram[256] = { 0 }; //定义一个数组 长度为256 0-255 ...