基于大津法和迭代法的图像二值化程序

资 源 简 介

基于大津法和迭代法的图像二值化程序

详 情 说 明

图像二值化是图像处理中常用的技术，旨在将灰度图像转换为黑白二值图像。大津法（Otsu）和迭代法是两种经典的自动阈值选取方法，能有效实现图像分割。

大津法基于类间方差最大化原理，通过遍历所有可能的灰度阈值，计算前景和背景区域的方差，选择使方差最大的阈值作为最佳分割点。这种方法对于双峰直方图的图像效果显著，计算效率较高。

迭代法则通过不断逼近最优阈值：首先选择初始阈值（如图像平均灰度），根据阈值将图像分为前景和背景，分别计算两部分的均值，取新阈值为两者平均值，重复上述过程直到阈值收敛。

两种方法各有优势：大津法适合直方图分布明显的图像，而迭代法对初始阈值不敏感，适应性更强。实际应用中可结合具体场景选择，例如文档扫描通常采用大津法，而复杂背景图像可尝试迭代法优化。