最大类间方差法（大津法OTSU）
【摘要】
最大类间方差法（大津法OTSU）
算法介绍 最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应阈值确定的方法，又叫大津法，简称OTSU，是一种基于全局的二值化算法，它是根据图像的灰度特性,将图像分为前景和背景两个部分。当取最佳阈值时，两部分之间的差别应该是最大的，在OTSU算法中所采用的衡量差别的标准就是较为常见的最大类间方差。前景和背景之...
最大类间方差法（大津法OTSU）
算法介绍
最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应阈值确定的方法，又叫大津法，简称OTSU，是一种基于全局的二值化算法，它是根据图像的灰度特性,将图像分为前景和背景两个部分。当取最佳阈值时，两部分之间的差别应该是最大的，在OTSU算法中所采用的衡量差别的标准就是较为常见的最大类间方差。前景和背景之间的类间方差如果越大，就说明构成图像的两个部分之间的差别越大，当部分目标被错分为背景或部分背景被错分为目标，都会导致两部分差别变小，当所取阈值的分割使类间方差最大时就意味着错分概率最小[1]。
记T为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w 0 ，平均灰度为u 0 ；背景点数占图像比例为w 1 ，平均灰度为u 1 ，图像的总平均灰度为u ，前景和背景图象的方差，则有：
u=w 0 ×u 0 +w 1 ×u 1
g=w 0 ×(u 0 −u) 2 +w 1 ×(u 1 −u) 2
联立上面两式可得：
g=w 0 ×w 1 ×(u 0 −u 1 ) 2
或
g=w 0 1−w 0 ×(u 0 −u) 2
当方差g 最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，此时的灰度T是最佳阈值。类间方差法对噪声以及目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割
文章来源: blog.csdn.net，作者：网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/78477962
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