迭代阈值等方法实现算子图像分割

资 源 简 介

迭代阈值等方法实现算子图像分割

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，而阈值分割是最简单有效的分割方法之一。本文介绍三种经典的阈值分割算法实现思路。

最大类间差法（Otsu算法）通过计算前景和背景的类间方差来确定最佳分割阈值。其核心思想是寻找使前景和背景差异最大的阈值点，通常适用于双峰直方图的图像。算法先统计图像灰度直方图，然后遍历所有可能的阈值计算类间方差，最后选择使方差最大化的阈值。

最优阈值法通过最小化分割误差来确定阈值。该方法建立在前景和背景像素分布的高斯假设上，计算两个高斯分布的交叉点作为最优阈值。实现时需要先估计前景和背景的均值和方差，然后解方程找到最佳分割点。

迭代阈值法是一种自适应的阈值确定方法。算法从初始阈值（如整图均值）开始，通过不断迭代更新阈值直到收敛。每次迭代时，根据当前阈值将图像分为前景和背景两部分，然后计算这两部分的新均值，取二者平均值作为下一次迭代的阈值。这种方法对初始值不敏感，适合处理光照不均匀的图像。

这三种方法各有特点：Otsu算法计算简单但要求图像直方图具有明显双峰；最优阈值法基于统计模型更精确但计算复杂；迭代阈值法自适应强但可能需要多次迭代。实际应用中可根据图像特征选择合适的方法，也可组合使用以提高分割效果。