最大类间方差准则的阈值分割算法

资 源 简 介

最大类间方差准则的阈值分割算法

详 情 说 明

最大类间方差准则(OTSU算法)是一种经典的自动图像阈值分割方法，其核心思想是通过最大化类间方差来寻找最佳分割阈值。该算法特别适用于具有双峰直方图的图像。

算法原理基于统计学的方差分析。它将图像像素分为前景和背景两类，通过穷举所有可能的阈值，计算每个阈值对应的类间方差。当类间方差达到最大值时，此时的阈值即为最优分割阈值。

该方法的优势在于完全自动化和不需要任何先验知识。它通过数学优化自动确定阈值，避免了人工选择的主观性。算法时间复杂度为线性，适合处理各种尺寸的图像。

在实际应用中，OTSU算法常被用于文档扫描、车牌识别等场景中的二值化处理。值得注意的是，当图像直方图不呈现明显双峰特征时，算法效果可能会下降。针对这一局限，后续发展出了多种改进版本，如多阈值OTSU算法等。