图像的otsu分界算法

资 源 简 介

图像的otsu分界算法

详 情 说 明

Otsu算法是图像处理中经典的自适应阈值分割方法，它通过分析图像灰度直方图寻找最佳分割阈值。该算法的核心思想是最大化类间方差，使得前景和背景区域的区分度达到最大。

实现过程首先需要统计图像的灰度直方图，计算每个灰度级出现的概率。接着遍历所有可能的阈值，计算当前阈值将像素分为前景和背景两类时的类间方差。类间方差的计算涉及两类的均值、概率权重等统计量。最终选择使类间方差最大的那个灰度值作为最优分割阈值。

相比直接调用库函数，手动实现时需要注意直方图的归一化处理，以及优化方差计算的中间变量存储。该算法在光照不均匀的图像中表现优异，计算复杂度仅为O(L)（L为灰度级数），适合嵌入式等需要自主实现的场景。