大津法和迭代法进行图像分割

资 源 简 介

大津法和迭代法进行图像分割

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，其核心是通过算法将图像分为前景和背景两部分。大津法和迭代法是两种经典的基于灰度直方图的阈值分割方法。

大津法（Otsu）是一种自动确定最佳分割阈值的算法。它通过最大化类间方差来寻找最优阈值，不需要人工干预即可实现较好的分割效果。算法会遍历所有可能的阈值，计算前景和背景像素的类间方差，选择使方差最大的阈值作为分割点。这种方法对于双峰直方图的图像效果尤为突出。

迭代法则是通过不断逼近最优阈值的过程进行分割。首先选择一个初始阈值（通常为图像的平均灰度值），然后根据当前阈值将图像分为两部分，分别计算两部分的平均灰度值，取它们的均值作为新的阈值。这个过程不断重复，直到阈值不再明显变化为止。迭代法的优势在于实现简单，收敛速度快。

这两种方法各有特点：大津法适合处理具有明显双峰分布的图像，而迭代法对初始阈值的选择相对敏感但计算量较小。实际应用中，可以根据图像特征选择合适的方法，有时也会将两者结合使用以获得更好的分割效果。