}//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,毕竟没有实际的用过。由于现在面临的大多数问题是光照不够均匀(这一点是很难做到均匀的),大多数还有噪声,那么如何实现良好的区分,这个算法提供...
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...
(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,质量矩,平均灰度;背景:用n2,sum-csum,m2来表示在当前阈值下的背景的点数,质量矩,平均灰度;当取最佳阈...
二值化算法本质是一个分割算法,其目的是通过阈值把图像分割成前后景两个部分。其中,阈值的选择则极为关键。 当选取最佳阈值时,图像的前景与背景的差别应最大。这个差别的定义决定了二值化算法的准确度,大津法使用最大类间方差作为这个差别的衡量标准。 类间方差法对噪声以及目标大小十分敏感,它仅对类间方差为单峰...
Otsu算法:最大类间方差法(大津算法),是一种确定阈值的算法。 之所以称为最大类间方差法是因为,用该阈值进行的图像固定阈值二值化,类间方差最大,它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 原理:
Otsu算法:最大类间方差法(大津算法),是一种确定阈值的算法。之所以称为最大类间方差法是因为,用该阈值进行的图像固定阈值二值化,类间方差最大,它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。算法评价:优点:算法简单,当目标与背景的面积相差不大...
大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法,是1979年由日本学者大津提出,并由他的名字命名的。大津法按照图像上灰度值的分布,将图像分成背景和前景两部分看待,前景就是我们要按照阈值分割出来的部分。背景和前景的分界值就是我们要求出的阈值。遍历不同的阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,当类内...
【图像分割】最大类间方差法(otsu)图像分割,由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法,是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni,那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…...