otsu算法应用于图像分割--图像分割-直方图

资 源 简 介

otsu算法应用于图像分割--图像分割-直方图

详 情 说 明

Otsu算法是一种经典的图像分割方法，主要用于自动确定图像二值化的最佳阈值。该方法由日本学者大津展之在1979年提出，因其简单高效而被广泛应用在数字图像处理领域。

算法核心思想是通过分析图像灰度直方图，寻找能够将前景和背景区分开的最佳阈值。这个阈值应该使得两类像素之间的类间方差最大化。简单来说，Otsu算法会遍历所有可能的灰度值作为候选阈值，然后计算每个阈值对应的前景和背景的分离程度，最终选择使分离程度最大的那个阈值。

实现过程主要包含三个步骤：首先计算图像的灰度直方图，统计每个灰度级出现的概率；然后计算各个可能阈值下的类间方差；最后选择使类间方差最大的阈值作为最终分割阈值。这种方法特别适用于具有双峰分布的灰度图像，比如背景和前景对比明显的文档扫描图或医学图像。

Otsu算法的优势在于完全自动化，不需要预设任何参数，计算效率高。但它的局限性也很明显：当图像直方图不呈现双峰分布时，或者前景和背景的灰度分布范围重叠较多时，算法的效果会大打折扣。在实际应用中，Otsu算法常与其他图像预处理技术结合使用，以提高分割效果。