Otsu图像分割算法(大津算法) OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。(大津算法)。不过OTSU比较适合前景和背景像素值差距比较大的图像,如果图像复杂、细节多、近色的话,OTSU算法效果不好。 阈值将原图像分成前景、背景两个图像。前景:用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数,...
}//去零大津法intT =0;//Otsu算法阈值doublevarValue =0;//类间方差中间值保存doublepb =0;//背景像素点数占总点数的比例doublemb =0;//背景所有像素点平均灰度doublepf =0;//前景像素点数占总点数的比例doublemf =0;//前景所有像素点平均灰度doubletotalNum = mat.Rows * mat.Cols;//像素总数for(inti...
最大类间方差法是由日本学者大津于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,使类间方差最大的...
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。 //一般来说使用遍历的方法来求 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...
绪：大津法(OTSU)是一种确定图像分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出;原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，有时也称之为大津算法;其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；其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...
(1) otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分。 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是...
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%,...
OTSU算法也称最大类间差法,有时也称之为大津算法,由大津于1979年提出,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到了广泛的应用。 Otsu按图像的灰度分布特性,将图像分成背景(background)和目标(object)两部分。考虑到方差是灰度分布均匀性的一种度量,理想情...
MATLAB实现的迭代法和大津法(otsu)进行灰色图像分割(二值化) 在图像处理中,灰度图像的二值化是一种常见的预处理步骤。二值化的目的是将灰度图像转换为黑白图像,即将图像中的像素点分为前景和背景两类。常用的二值化方法有最大类间方差法、迭代法和大津法等。其中,大津法是一种基于最小误差原则的二值化方法,...
OTSU算法,又被称为最大类间方差法(大津算法),是一种确定阈值的算法,是由日本学者大津展之于1979 年提出的。该方法常用于图像进行二值分割时的自适应阈值计算。 它是按图像的灰度分布特性,将图像分成背景(background)和目标(object)两部分。分割的依据是两类之间的间类方差最大,即类别内的差异最小化。