大津算法的阈值分割

资 源 简 介

大津算法的阈值分割

详 情 说 明

大津算法（Otsu's Method）是一种基于类间方差最大化的自动阈值选择方法，常用于图像处理中的二值化操作。其核心思想是通过分析灰度图像的直方图分布，找到一个最优阈值将图像分为前景（目标）和背景两部分，使得这两部分的类间方差达到最大。

算法首先遍历所有可能的阈值，计算每个阈值下前景和背景的像素占比及平均灰度值，然后根据类间方差公式评估该阈值的分离效果。最终选择的阈值能够最清晰地区分目标和背景，尤其适用于具有双峰直方图的灰度图像。

大津算法的优势在于完全自动化，无需人工干预即可适应不同光照条件下的图像。实际应用中，它广泛用于文档扫描、医学影像分析等领域，帮助实现高效的图像分割。