二维Otsu法图像分割

资 源 简 介

二维Otsu法图像分割

详 情 说 明

二维Otsu法是一种基于图像灰度值及其邻域空间信息的自动阈值分割方法，相比传统一维Otsu法具有更好的抗噪性能。其核心思想是通过构建图像的二维灰度直方图，寻找使类间方差最大的最优分割阈值。

实现过程首先需要计算像素点的灰度值及其邻域平均灰度值，形成二维直方图。然后遍历所有可能的阈值组合，计算对应的类间方差，最终选取使方差最大化的阈值对作为分割依据。这种方法特别适合处理含有噪声或背景复杂的图像，能更准确地区分目标与背景区域。

在Matlab实现中，关键步骤包括：读取图像后进行灰度化处理，计算每个像素的局部邻域均值，构建二维直方图矩阵。通过双重循环遍历灰度级组合，动态更新最大类间方差及其对应的最佳阈值。最终应用获得的最优阈值完成图像二值化分割。该方法可扩展用于医学影像、工业检测等需要精准分割的场景。