最大类间方差二值化图像

资 源 简 介

最大类间方差二值化图像

详 情 说 明

最大类间方差法（又称大津算法）是一种经典的图像二值化自适应阈值选择方法。该方法由日本学者大津展之于1979年提出，其核心思想是通过最大化前景和背景两类之间的方差来自动确定最佳分割阈值。

算法原理主要基于统计学概念。它将图像像素分为前景和背景两类，通过遍历所有可能的阈值，计算两类像素的类间方差。当类间方差达到最大值时，对应的阈值就是最优分割阈值。这种方法特别适用于具有双峰直方图的图像。

在Matlab实现中，算法通常首先统计图像的灰度直方图，然后计算每个可能阈值下的类间方差。相比传统固定阈值方法，大津算法能够自动适应不同图像的特性，无需人工干预即可获得较优的分割效果。

该算法在图像处理领域应用广泛，尤其在文档扫描、医学图像分割等场景中表现优异。其Matlab实现通常只需要几十行代码，但需要注意处理边界条件和计算效率优化。