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圖像閾值分割演算法研究
發布時間：2025-08-08 16:22:39Ⅰ otsu閾值分割演算法是什麼
Otsu演算法：最大類間方差法(大津演算法)，是一種確定閾值的演算法。
之所以稱為最大類間方差法是因為，用該閾值進行的圖像固定閾值二值化，類間方差最大，它是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和前景兩部分，使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小。
演算法評價：
優點：演算法簡單，當目標與背景的面積相差不大時，能夠有效地對圖像進行分割。
缺點：當圖像中的目標與背景的面積相差很大時，表現為直方圖沒有明顯的雙峰，或者兩個峰的大小相差很大，分割效果不佳，或者目標與背景的灰度有較大的重疊時也不能准確的將目標與背景分開。
Ⅱ 閾值分割的OTSU演算法
OTSU演算法又叫最大類間方差閾值分割演算法，也叫大津演算法（大津展之 Ōtsu Nobuyuki），主要用於一些簡單的閾值確定。
對於下面這張灰度圖片：
我們想讓這些物體（前景）和背景區分更明顯一些，比如讓物體為純黑，背景全白。那麼我們就需要找到一個合適的閾值，使圖片上灰度值大於這個閾值的像素點為255（白色），灰度值小於閾值的像素點為0（黑色）。也就是變成下面這幅圖：
怎樣確定這個閾值呢？OTSU演算法說，我們可以求出用這個閾值分割後的兩個圖像對應pixel的類間方差。對於每一個可能的閾值，我們計算並取出類間方差最大的那個像素pixel值，此時這個值就可以較好的對圖像進行分割。
對應直方圖如下：
1、將灰度值區間為[0,m]，對於[0,m]間的每一個灰度t，將它作為閾值將圖像分割為灰度為[0,t]以及[t+1,m]兩部分。
2、計算每一部分的所佔比例 , ，每一部分的平均灰度值 , ，以及總的平均灰度值 。
3、計算他們的類間方差:
4、取出類間方差最大時對應的閾值t，這就可以作為我們最終所取的閾值。
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