利用改进的ostu即最大类间方差方法进行视频图像二值化

资 源 简 介

利用改进的ostu即最大类间方差方法进行视频图像二值化

详 情 说 明

Otsu算法是一种经典的自动阈值选择方法，常用于图像二值化处理。其核心思想是通过最大化类间方差来确定最佳分割阈值，使得前景和背景两类像素的区分度最大。在视频处理场景中，改进的Otsu方法能更好地适应动态画面的光照变化。

传统Otsu算法对单帧静态图像效果显著，但直接应用于视频时可能因帧间差异导致阈值跳变。改进方向通常包括：引入帧间相关性约束阈值波动、结合局部自适应策略处理光照不均、利用时序信息平滑阈值曲线等。这些优化能显著提升视频二值化的连贯性，避免出现闪烁或割裂现象。

实际应用中，改进后的算法会先对视频帧进行降噪预处理，再通过滑动窗口统计像素分布特性。计算类间方差时，可加入运动区域权重系数，使得动态目标区域的阈值更精确。最终输出的二值化视频既能保留关键边缘信息，又具备良好的视觉稳定性，适用于运动检测、车牌识别等实时系统。