导航:首页 > 源码编译 > 图像阈值分割算法研究
图像阈值分割算法研究
发布时间：2025-08-08 16:22:39Ⅰ otsu阈值分割算法是什么
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时，能够有效地对图像进行分割。
缺点：当图像中的目标与背景的面积相差很大时，表现为直方图没有明显的双峰，或者两个峰的大小相差很大，分割效果不佳，或者目标与背景的灰度有较大的重叠时也不能准确的将目标与背景分开。
Ⅱ 阈值分割的OTSU算法
OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法，也叫大津算法（大津展之 Ōtsu Nobuyuki），主要用于一些简单的阈值确定。
对于下面这张灰度图片：
我们想让这些物体（前景）和背景区分更明显一些，比如让物体为纯黑，背景全白。那么我们就需要找到一个合适的阈值，使图片上灰度值大于这个阈值的像素点为255（白色），灰度值小于阈值的像素点为0（黑色）。也就是变成下面这幅图：
怎样确定这个阈值呢？OTSU算法说，我们可以求出用这个阈值分割后的两个图像对应pixel的类间方差。对于每一个可能的阈值，我们计算并取出类间方差最大的那个像素pixel值，此时这个值就可以较好的对图像进行分割。
对应直方图如下：
1、将灰度值区间为[0,m]，对于[0,m]间的每一个灰度t，将它作为阈值将图像分割为灰度为[0,t]以及[t+1,m]两部分。
2、计算每一部分的所占比例 , ，每一部分的平均灰度值 , ，以及总的平均灰度值 。
3、计算他们的类间方差:
4、取出类间方差最大时对应的阈值t，这就可以作为我们最终所取的阈值。
小伙伴们如果觉得文章还行的请点个赞呦！！同时觉得文章哪里有问题的可以评论一下 谢谢你！
与图像阈值分割算法研究相关的资料
- 启发式算法的分类
- 谐波比算法
- 大小源码搭建
- 图像阈值分割算法研究
- 如何快速了解别人的源码
- 赖子胡牌算法
- 程序路径规划算法
- 日本变频器源码
- pc明灯算法
- 算不算成功的算法
- 源码上传后打不开网页是怎么回事
- tr源码
- 安卓禁止录屏源码
- apriori算法基本思想
- 源码泄露文件名
- 粒子群优化算法是谁提出的
- 内存挂能看到源码吗
- id3算法流程
- linux编译路径怎么加
- 编译激活时间
- smi算法是基于什么准则
- 编译程序属于系统软件嘛
- 英语新闻编译是什么意思
- 编译原理47
- 李春葆算法第二版答案
- 百度植物识别源码
- 推衍算法是指什么意思
- 快去算法计算xn
- 魔法编译者免费小说阅读
- 重庆大学数据结构与算法期末试卷
- 预算法概述
- 交叉编译器编译c程序
- 蚁群算法策略
- c语言char转int的算法
- 15万贷款怎么算法
- 苹果iosoa源码
- 基于模板的识别算法
- mmm编译完如何打包
- 网页设计CSS外边框代码编译
- 必须添加的java编译器选项
- cpp编译器是什么
- 如何看待互联网算法推荐