大律法(OTSU)

2021-04-22 14:17:15 浏览:1651

OTSU算法是由日本学者OTSU(中文名为大津展之,故也称为大律法)于1979年提出的一种图像二值化算法[1]

OTSU的算法假设图像中存在一个阈值 T ,判断图像中每个像素与T的大小关系,可以将所有像素分为前景和背景两类,且当选取到最佳T阈值时,背景部分与前景部分的差别最大,而OTSU 算法利用最大类间方差来衡量这一差别。由于OTSU算法采用了最大类间方法的思想,因此该算法也被OTSU最大类间方差法。

假设一图像为灰度图,大小为M*N,背景部分较暗,OTSU算法步骤如下:

  • 选取一个分割阈值T,统计计算属于前景的像素点数(像素值小于T)在全部像素点的占比 以及其平均灰度  ; 同理统计属于背景部分的  和
  • 计算图像全部像素的平均灰度  以及类间方差
  • 遍历全部分割阈值T,重复1-2步骤,得到使类间方差g最大的阈值T;

OTSU算法的优点为,算法简单快速,适用于大部分的全局阈值分割场景。缺点也比较明显,对图像噪声敏感,只能进行单目标的分割,且当前景和背景部分面积差异过大时分割效果不理想。

参考文献

[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms[J]. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 1979, 9(1): 62-66.

作          者: 泮桥成像光电商城

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