ostu算法 最大类间房差法

资 源 简 介

ostu算法 最大类间房差法

详 情 说 明

Otsu算法是一种经典的自动图像阈值分割方法，由日本学者大津展之于1979年提出。该算法基于最大类间方差准则，能够自适应地确定最佳分割阈值，特别适用于前景和背景对比度较高的图像。

算法核心思想是通过遍历所有可能的灰度阈值，计算将图像分成前景和背景两类时的类间方差。当类间方差达到最大值时，对应的阈值即为最佳分割阈值。这是因为类间方差越大，说明两类之间的差异越明显，分割效果越好。

在Matlab实现中，Otsu算法通常涉及以下关键步骤：首先计算图像的灰度直方图，统计每个灰度级出现的概率；然后遍历0到255的灰度值作为候选阈值，分别计算前景和背景的像素概率、平均灰度值；最后根据类间方差公式计算每个阈值的方差值，找出使方差最大的阈值。

Otsu算法在图像处理中有广泛应用，包括文档扫描中的文字提取、医学图像中的病灶分割、工业检测中的缺陷识别等场景。其优势在于计算简单、无需参数调节，但对双峰直方图的图像效果最好，当直方图呈现多峰或接近单峰时，分割效果可能会下降。