OTSU 简易的大津算法 求最佳阈值的

资 源 简 介

OTSU 简易的大津算法 求最佳阈值的

详 情 说 明

大津算法（OTSU算法）是一种经典的自适应阈值分割方法，常用于图像处理中的二值化操作。其核心思想是通过最大化类间方差来确定最佳分割阈值，使得前景和背景的区分度达到最优。

### 算法原理 计算灰度直方图：统计图像中每个灰度级的像素数量。 遍历所有可能的阈值：假设某一灰度值作为分割阈值，将像素分成前景（高于阈值）和背景（低于阈值）两类。 计算类间方差：根据前景和背景的像素比例及其平均灰度，计算类间方差。 寻找最佳阈值：选择使类间方差最大的灰度值作为最终分割阈值。

### MATLAB实现思路 统计灰度分布：使用`imhist`或手动计算直方图。 计算累积概率和均值：遍历每个可能的阈值，计算前景和背景的像素比例及其均值。 优化阈值选择：通过比较类间方差，记录方差最大的阈值。

### 优势 自动适应：无需手动指定阈值，适用于不同光照条件的图像。 高效计算：算法复杂度较低，适合实时处理。

该算法广泛应用于医学影像、车牌识别等领域，是图像分割的基础工具之一。