基于otsu算法的图像分割方法

资 源 简 介

基于otsu算法的图像分割方法

详 情 说 明

Otsu算法是一种基于最大类间方差的自适应阈值分割方法，常用于图像处理中的二值化操作。它的核心思想是通过计算不同阈值下前景和背景的方差，找到使类间方差最大的阈值。

算法原理： Otsu方法通过统计图像的灰度直方图，将像素分为前景和背景两类。通过遍历所有可能的阈值，计算两类之间的方差，最终选择使方差最大的阈值作为最佳分割点。这种方法的优势在于完全基于图像本身的灰度分布，无需人工干预。

在MATLAB中的实现过程： 首先读取原始图像并显示，接着调用内置的graythresh函数自动计算Otsu阈值。这个函数内部实现了完整的Otsu算法流程：统计灰度直方图、计算类间方差、寻找最优阈值。最后使用im2bw函数根据计算出的阈值进行二值化处理。

应用场景： Otsu算法特别适用于具有双峰灰度直方图的图像分割，如文档扫描、医学图像处理等。对于单峰直方图的图像效果会有所下降。此外，算法还可以扩展为多阈值版本，用于更复杂的图像分割任务。