OTSU图像分割快速算法

资 源 简 介

OTSU图像分割快速算法

详 情 说 明

OTSU算法是一种经典的自适应阈值分割方法，由日本学者大津展之于1979年提出。该算法基于灰度图像的直方图，通过最大化类间方差来自动确定最佳分割阈值。

算法核心思想是将图像像素分为前景和背景两类，寻找使两类间方差最大的灰度值作为分割阈值。传统实现需要遍历所有可能的阈值并计算方差，时间复杂度为O(L^2)，其中L为灰度级数（通常256）。

快速OTSU算法通过以下优化提升效率： 基于灰度直方图的概率分布统计 引入累计均值计算避免重复求和 使用递推公式动态更新类间方差

该算法尤其适合处理医疗影像、工业检测等需要实时分割的场景。参考文献建议查阅大津展之1979年发表的《A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms》原始论文，以及后续关于快速实现的改进文献如《An Efficient Algorithm for OTSU Method》等。