最小误差发图像阈值分割

资 源 简 介

最小误差发图像阈值分割

详 情 说 明

最小误差法是一种经典的图像阈值分割算法，它通过寻找使分类误差最小的阈值来实现图像分割。该方法假设图像中的前景和背景像素服从某种概率分布（通常是高斯分布），然后通过最小化分类错误率来确定最佳阈值。

算法核心思想是：先计算图像直方图，基于直方图估计前景和背景的概率分布参数，然后寻找使两类像素被错误分类的概率之和最小的阈值。实现时需要迭代计算两类像素的均值和方差，并不断更新阈值直到收敛。

这种方法特别适用于前景和背景对比度较低但分布相对明确的图像，是传统图像处理中重要的分割技术之一。相比固定阈值法，最小误差法具有更好的自适应性和准确性。