关注公众号,获取更多信息 引言 最近一直在看图像二值化相关的东西,一直想寻找一个好的方法,能够自适应的设定阈值。这个过程中,发现了OTSU算法,其实这也算是基本的图像处理算法,之前有过接触,但是放过了,毕…
}//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...
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为前景都会导致两部分差别变小。因此, 使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 算法原理: 其中: 算法基本步骤: 不足之处:大津法对于背景灰度比较均衡的图片处理效果确实比较好,但是对于 背景灰度不均衡的图片而言,效果不太好。 处理灰度相对均衡的图片...
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...
图像处理阈值分割之最大类间方差法/大津法/OTSU 简介: 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...
如图,从图A可以看出,直方图有两个明显的波峰和一个明显的波谷,表明灰度普遍分为两个密集区域。此时将门限设置在两者之间的波谷,则可以很好地分割出背景和物体。 同理,观察图B,有三个明显的波峰和两个明显的波谷,此时可以设置双门限,将图像分割为三类,如下图冰山就是很好的例子,分割为暗背景、冰山的明亮区域和阴影...
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,它是根据图像的灰度特性,将图像分为前景和背景两个部分。当取最佳阈值时,两部分之间的差别应该是最大的,在OTSU算法中所采用的衡量差别的标准就是较为常见的最大类间方差。前景和背景之...
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...
OTSU阈值法(大津算法)是一种确定图像二值分割阈值的算法,基于图像的灰度直方图,将图像分为前景和背景两部分,通过计算选择使得类间方差最大
otsu 由日本学者大津于1979年提出，是一种自动确定阈值的分割方法，它通过穷举式搜索确定最佳分割阈值，把图像分为目标和背景两部分。otsu 算法简单，物理意义明确，是一种受到广泛使用的阈值分割方法。基本原理如下所示。设图像有L 个灰度级，灰度级i 的像素点数为n i ，则图像的全部像素数为：1 L i i N n...