​最小误差法图像阈值分割

资 源 简 介

​最小误差法图像阈值分割

详 情 说 明

最小误差法是一种基于统计分析的图像阈值分割方法，适用于灰度图像的前景和背景分离。该方法通过寻找使分类错误概率最小的阈值来实现图像分割。

算法核心思想是假设图像由前景和背景两部分组成，各自服从不同的概率分布（通常假设为高斯分布）。计算两个分布的参数后，通过最小化分类误差的准则确定最佳分割阈值。

实现步骤首先需要计算图像的灰度直方图，然后初始化阈值并迭代优化。每次迭代时会根据当前阈值将像素分为两类，分别计算两类的均值和方差。接着根据这些统计量推导出新的阈值，直到阈值收敛为止。

这种方法在光照不均匀或噪声较多的图像中表现较好，因为它考虑了图像像素的概率分布特性。实际应用中需要注意直方图双峰不明显时的处理策略，可能需要结合其他预处理技术。