快速Otsu算法实现

资 源 简 介

快速Otsu算法实现

详 情 说 明

Otsu算法是图像处理中经典的自适应二值化方法，通过最大化类间方差自动确定最佳阈值。其传统实现需要对每个可能的阈值计算方差，时间复杂度为O(L)（L为灰度级数）。在实时性要求高的场景下，可以通过三个优化方向提升速度：

直方图统计优化：用积分直方图替代全量统计，将类间方差计算转换为前缀和的加减运算，减少重复计算。

多级搜索策略：先以较大步长粗选阈值范围，再在子区间精细搜索，降低迭代次数。例如先以步长16遍历0-255，再在最优阈值±8范围内逐级细化。

并行计算：对直方图分块处理，利用SIMD指令或GPU加速方差计算。现代CPU的单指令多数据流特性可同时处理多个阈值的类间方差。

这些优化可将算法耗时降低70%以上，尤其适合嵌入式设备或视频流处理。注意实际应用中需权衡速度与精度，例如医疗影像可能仍需传统方法保证准确性。