迭代最优阈值

资 源 简 介

迭代最优阈值

详 情 说 明

迭代最优阈值在图像处理中是最基础且有效的分割方法之一，主要用于将图像像素分为前景和背景两类。这种方法的核心思想是通过不断调整阈值，使得两类像素之间的差异最大化。

最简单的实现方式是全局阈值法，即对整个图像使用同一个阈值。但更高级的方法是寻找最优阈值，这就需要定义一个准则来衡量两类像素的分离程度。其中Otsu方法是经典算法，它基于灰度直方图进行阈值选择。

Otsu方法的核心原理是方差分析。算法会计算两个类别的像素平均值与整体图像亮度平均值之间的变化程度。通过寻找使类间方差最大的那个灰度值，就得到了最优阈值。这个阈值恰好位于前景和背景像素分布曲线的"低谷"处，实现了最佳的分离效果。这种方法不需要人工设定参数，完全基于图像本身的统计特性自动确定最佳分割点。