经典的大津otsu算法

资 源 简 介

经典的大津otsu算法

详 情 说 明

大津算法（OTSU）是一种经典的图像阈值分割方法，通过自动计算最佳阈值将图像分为前景和背景。其核心思想是最大化类间方差，使得分割后的两类像素差异最大。

算法步骤如下： 计算图像直方图：统计各灰度级出现的频率。 初始化参数：遍历所有可能的阈值，计算当前阈值下的前景和背景像素占比。 计算类间方差：根据前景和背景的均值差，结合像素占比得到方差值。 确定最佳阈值：选择使类间方差最大的阈值作为分割点。

在MATLAB中的实现通常包含以下关键操作： 使用内置函数统计直方图数据 通过循环遍历所有灰度级别 向量化计算提升效率 最终用找到的阈值对图像进行二值化

该算法无需预设阈值，适合光照不均匀的图像，计算复杂度低且效果稳定，是图像处理领域的基准方法之一。