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  • 全局自适应阈值分割方法最大类间方差法、迭代阈值法、最大熵阈值法
  • 用matlab实现自适应图像阈值分割(最大类间方差法) %本程序是利用最大类间方差算法求解自适应阈值,对图像进行分割
  • 版本:python3.5
  • 写了一些关于图像最大类间方差阈值和遗传算法的例子,程序含有说明解释,适合初学者。
  • 对图像进行阈值分割处理,通过C++代码实现
  • 【图像分割】最大类间方差法(otsu)图像分割-附件资源
  • 最大类间方差最小类内方差算法描述
  • 二维最大类间方差法相比一维otsu算法抗噪声能力更强,基本原理可以参考代码,也可以找相关论文进行学习,这里用matlab实现了快速二维最大类间方差法。二维otsu实现的效果相比一维otsu以及matlab自带的阈值分割函数...
  • 代码实现程序,可直接在VS中运行,另附实验报告可参考。是一种适合于双峰情况的自动求取阈值的常用方法...其基本思想是由某个阈值t将图像阈值化时,能使目标物体和背景两个像素类的类间方差最大的阈值被选为最佳阈值T。
  • 最大类间方差法在图像处理中的应用,可以自适应的识别背景和目标。
  • 最大类间方差法求解

    2017-12-26 14:56:51
    主要是求解最大类间方差的求解,对初学者有很大的作用
  • 最大类间方差

    千次阅读 2016-10-21 10:47:27
    最大类间方差法(otsu)的原理: 阈值将原图象分成前景,背景两个图象。 前景:用n1,csum, m1来表示在当前阈值下的前景的点数,质量矩,平均灰度 后景:用n2, sum-csum, m2来表示在当前阈值下的背景的点数,...

    1.概述

    在计算机视觉和图像处理领域,最大类间方差法(otsu)又叫做大津法,是1979年由日本学者大津提出的,是一种自适应阈值分割方法,减少灰阶图像等级成为一个二值图像。该算法假定图像分为两类(符合双峰直方图分布,两类分别称为前景/目标像素和背景像素),然后计算出一个最优的阈值将将此图像分为两类使得其类间方差最大。Otsu是费舍尔离散判断分析的一维表现形式。

    2.方法

    最大类间方差采用穷举的方式,找到阈值来使intra-class variance最小。intra-class variance定义为两个类的方差的加权和。
    设灰度级最大位L(8bit图像为256)的图像的像素点总个数是 N ,灰度值为i的像素的个数为 ni δ2w(t)δ2b(t),δ2T(t) 分别为类内方差,类间方差和总方差,则有

    δ2w(t)=w0(t)δ20(t)+w1(t)δ21(t)

    δ2b(t)=w0(u0uT)2+w1(u1uT)2
    uT=w0u0+w1u1 代入上式得
    δ2b(t)=w0w1(u0u1)2

    1) w0(t) 表示使用阈值 t 分割的两类图像,前景像素点所占的比例;
    w0(t)=i=0t1p(i)=i=0t1niN

    2) w1(t) 表示使用阈值 t 分割的两类图像,后景像素点所占的比例;
    w1(t)=i=tL1p(i)=i=tL1niN

    3) u0,1,T(t) 表示前景,背景,整体图像的灰度平均值:
    u0(t)=i=0t1ip(i)w0=i=0t1iniNu1(t)=i=tL1ip(i)w1=i=tL1iniNuT(t)=i=0L1ip(i)=i=0L1iniN

    性能:
    1)类间方差法对噪音十分敏感,在处理之前应对图片进行去噪处理。
    2)当目标与背景的大小比例悬殊的时候,类间方差函数可能呈现双峰或者多峰,这个时候 效果不好。慎用!

    步骤:
    1、初始化一阈值 th ,将图像 f(x,y) 分为两类A类和B类。
    2、分别计算A,B两类像素像素集合的均值 uA,uB
    3、计算A,B两类的类间方差;
    4、将 th 从0到255循环,分别计算A,B的类间方差,当类间方差最大时,对应的 th 就是所求的最佳分割或二值化阈值。

    %调用最大类间方差matlab函数实现图像的二值化
    I = imread('4.2.01.tiff');
    level = graythresh(I);
    BW = im2bw(I,level);
    imshow(BW) 
    %调用最大类间方差matlab函数实现图像的二值化
    scoreImage=imread('DemCap_016R_Off.bmp');
    scoreImage=rgb2gray(scoreImage);
    height = size(scoreImage,1);
    width = size(scoreImage,2);
    histogramCounts=zeros(1,256);
    
    %histogramCounts of the image
    for k=0:255
        for i=1:height
            for j=1:width
                if scoreImage(i,j)==k
                    histogramCounts(k+1)= histogramCounts(k+1)+1;
                end
    
            end
        end
    end
    
    total = sum(histogramCounts); % total is the number of pixels in the given image. 
    
    % OTSU automatic thresholding method
    sumB = 0;
    w0 = 0;
    maximum = 0.0;
    sum1 = dot( (0:255), histogramCounts);
    for ii=1:256
        w0 = w0 + histogramCounts(ii)
        if (w0 == 0)
            continue;
        end
        w1 = total - w0;
        if (w1 == 0)
            break;
        end
        sumB = sumB +  (ii-1) * histogramCounts(ii);
        u0 = sumB / w0;
        u1 = (sum1 - sumB) / w1;
        between = w0 * w1 * (u0 - u1) * (u0 - u1);
        if ( between >= maximum )
            level = ii;
            maximum = between;
        end
    end
    
     for i=1:height
            for j=1:width
                if scoreImage(i,j)>level
                    scoreImage(i,j)=255;
                else
                    scoreImage(i,j)=0;
                end
    
            end
     end
    
     imshow(scoreImage);
    

    参考文献:
    1、https://en.wikipedia.org/wiki/Otsu%27s_method

    展开全文
  • 最大类间方差(大津法)详解

    千次阅读 2020-09-27 17:48:08
    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。因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。 ...

    参考: https://www.cnblogs.com/xiaomanon/p/4110006.html

    一、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。因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。

    • 它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。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。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大。当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

    1. 应用:是求图像全局阈值的最佳方法,应用不言而喻,适用于大部分需要求图像全局阈值的场合。

    2. 优点:计算简单快速,不受图像亮度和对比度的影响

    3. 缺点对图像噪声敏感;只能针对单一目标分割;当目标和背景大小比例悬殊、类间方差函数可能呈现双峰或者多峰,这个时候效果不好

    二、算法思想

    • 假设一幅图像有L个灰度级[1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni,那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…+nL。为了讨论方便,我们使用归一化的灰度级直方图并且视为这幅图像的概率分布:
      在这里插入图片描述
    • 现在假设我们通过一个灰度级为k的门限将这些像素点划分为两类:C0和C1(背景和目标,或者反之亦然);C0表示灰度级为[1,…,k]的像素点,C1表示灰度级为[k+1,…,L]的像素点。那么,每一类出现的概率以及各类的平均灰度级分别由下面的式子给出:
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      其中:
      在这里插入图片描述
      分别为灰度级从1到k的累积出现概率和平均灰度级(一阶累积矩);
      而:
      在这里插入图片描述
      是整幅图像的平均灰度级。
    • 我们可以很容易验证,对于任意选定的k,都有:
      在这里插入图片描述
      这两类的类内方差由下面的公式给出:
      在这里插入图片描述
      这需要二阶累积矩(second-order cumulative moment,统计学概念)。
    • 为了评价(灰度级k)这个门限“好”的程度,我们需要引入判别式分析中使用的判别式标准来测量(类的分离性测量):
      在这里插入图片描述
      其中:
      在这里插入图片描述
      又根据式(9),可以得出:
      在这里插入图片描述
      这三个式子分别是类内方差、类间方差和灰度级的总方差。
    • 然后,我们的问题就简化为一个优化问题,即寻找一个门限k使(12)式中给出的一个目标函数取最大值。
    • 这个观点是出于这样一个猜想,一个好的阈值将会把灰度级分为两类,那么反过来说,就是如果一个门限能够在灰度级上将图像分割为最好的两类的话,那么这个门限就是最好的门限。
    • 上面给出的判别式标准是分别求取λ、κ和η的最大值。然而,对于κ而言,它又等于另外一个,比如κ=λ+1;而对于λ而言,又有η=λ/(λ+1),因为始终存在下面的基本关系:
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    三、效果展示

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    四、基于OpenCV实现

    #include <iostream>
    #include <opencv2/core.hpp>
    #include <opencv2/highgui.hpp>
    #include <opencv2/imgproc.hpp>
     
    int Otsu(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, int thresh){
    	const int Grayscale = 256;
    	int graynum[Grayscale] = { 0 };
    	int r = src.rows;
    	int c = src.cols;
    	for (int i = 0; i < r; ++i){
    		const uchar* ptr = src.ptr<uchar>(i);
    		for (int j = 0; j < c; ++j){        //直方图统计
    			graynum[ptr[j]]++;
    		}
    	}
     
        double P[Grayscale] = { 0 };   
    	double PK[Grayscale] = { 0 };
    	double MK[Grayscale] = { 0 };
    	double srcpixnum = r*c, sumtmpPK = 0, sumtmpMK = 0;
    	for (int i = 0; i < Grayscale; ++i){
    		P[i] = graynum[i] / srcpixnum;   //每个灰度级出现的概率
    		PK[i] = sumtmpPK + P[i];         //概率累计和 
    		sumtmpPK = PK[i];
    		MK[i] = sumtmpMK + i*P[i];       //灰度级的累加均值                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        
    		sumtmpMK = MK[i];
    	}
    	
    	//计算类间方差
    	double Var=0;
    	for (int k = 0; k < Grayscale; ++k){
    		if ((MK[Grayscale-1] * PK[k] - MK[k])*(MK[Grayscale-1] * PK[k] - MK[k]) / (PK[k] * (1 - PK[k])) > Var){
    			Var = (MK[Grayscale-1] * PK[k] - MK[k])*(MK[Grayscale-1] * PK[k] - MK[k]) / (PK[k] * (1 - PK[k]));
    			thresh = k;
    		}
    	}
     
    	//阈值处理
    	src.copyTo(dst);
    	for (int i = 0; i < r; ++i){
    	    uchar* ptr = dst.ptr<uchar>(i);
    		for (int j = 0; j < c; ++j){
    			if (ptr[j]> thresh)
    				ptr[j] = 255;
    			else
    				ptr[j] = 0;
    		}
    	}
    	return thresh;
    }
     
     
    int main(){
    	cv::Mat src = cv::imread("I:\\Learning-and-Practice\\2019Change\\Image process algorithm\\Img\\Fig1039(a)(polymersomes).tif");
    	if (src.empty()){
    		return -1;
    	}
    	if (src.channels() > 1)
    		cv::cvtColor(src, src, CV_RGB2GRAY);
     
    	cv::Mat dst,dst2;
    	int thresh=0;
    	double t2 = (double)cv::getTickCount();
    	thresh=Otsu(src , dst, thresh); //Otsu
    	std::cout << "Mythresh=" << thresh << std::endl;
    	t2 = (double)cv::getTickCount() - t2;
    	double time2 = (t2 *1000.) / ((double)cv::getTickFrequency());
    	std::cout << "my_process=" << time2 << " ms. " << std::endl << std::endl;
        double  Otsu = 0;
     
    	Otsu=cv::threshold(src, dst2, Otsu, 255, CV_THRESH_OTSU + CV_THRESH_BINARY);
    	std::cout << "OpenCVthresh=" << Otsu << std::endl;
     
    	cv::namedWindow("src", CV_WINDOW_NORMAL);
    	cv::imshow("src", src);
    	cv::namedWindow("dst", CV_WINDOW_NORMAL);
    	cv::imshow("dst", dst);
    	cv::namedWindow("dst2", CV_WINDOW_NORMAL);
    	cv::imshow("dst2", dst2);
    	//cv::imwrite("I:\\Learning-and-Practice\\2019Change\\Image process algorithm\\Image Filtering\\MeanFilter\\TXT.jpg",dst);
    	cv::waitKey(0);
    }
    

    五、算法评价

    • 就最大类间方差算法而言,优点是算法简单,当目标与背景的面积相差不大时,能够有效地对图像进行分割。但是,当图像中的目标与背景的面积相差很大时,表现为直方图没有明显的双峰,或者两个峰的大小相差很大,分割效果不佳,或者目标与背景的灰度有较大的重叠时也不能准确的将目标与背景分开。导致这种现象出现的原因是该方法忽略了图像的空间信息,同时该方法将图像的灰度分布作为分割图像的依据,因而对噪声也相当敏感。所以,在实际应用中,总是将其与其他方法结合起来使用
    展开全文
  • 用阈值分割方法中的经典算法----最大类间方差法进行图像分割,程序简单易读
  • 最大类间方差寻找最佳阈值实现图像的分割 顾名思义,该方法是使用最大类间方差实现图像分割中最佳阈值的寻找。 为什么最大类间方差能实现分割阈值的寻找? 答:从统计学的意义上讲,方差是表征数据分布不均衡的...

                                            最大类间方差寻找最佳阈值实现图像的分割

    顾名思义,该方法是使用最大类间方差实现图像分割中最佳阈值的寻找。

     

    为什么最大类间方差能实现分割阈值的寻找?

    答:从统计学的意义上讲,方差是表征数据分布不均衡的统计量,方差越大,说明数据间的差别越明显。假设现在有一组数据A,找一个合适中间值K,将A分成A1A2两组,如果A1和A2两者之间的方差越大,这说明两组数据之间的区分越明显。我们在进行图像分割时,就是期望能找到一个这样的阈值K,使图像中的目标和背景分割开来,使背景和目标比较明显。

     

    实现步骤:

    1. 求取输入图像I直方图H以及整体灰度平均值U。根据直方图,求取每个灰度级所占的概率P(i)
    2. 设定K值,一般采用for循环(K=0:255),根据K值将图像分成两部分A和B,分别求取A的期望和B的期望,以及A和B概率P(A)、P(B)
    3. 最后,通过公式\sigma_{k}^{2}=P(A)*(u_A-U)^{2} + P(B)*(u_B-U)^{2}求取每个阈值K(0~255)下的方差,取其中的最大的\sigma _{k}^{2}所对应的K为整体的最佳阈值

    MATLAB实现过程:

             采用MATLAB中自带的rice.png作为原始图像。

    close all; clear all; clc
    I = imread('rice.png');
    figure;imshow(I);
    [m,n] = size(I);
    H = imhist(I);  %I的直方图结果
    figure;imhist(I)
    
    %求出每个灰度下的概率
    for a=1:size(H,1)
        P(a,1) = H(a,1)/(m*n);  
    end
    
    % 总体平均值
    u = sum(sum(I))/(m*n); 
    
    %  循环K值,并将每个K值分割后的图像分别保存在Pa和Pb两个矩阵中,
    %  将每种概率下对应的灰度值保存在Ua和Ub中。
    for k=0:255
        i = 1;
        j = 1;
        for b=1:size(H,1) %  b代表灰度级
            if b<=k   %判断灰度小于等于阈值的情况,将其概率和灰度分别保存在Pa和Ua中
                Pa(k+1,i) = P(b,1);
                Ua(k+1,i) = b*H(b,1);
                i = i+1;
            else   %判断灰度大于阈值的情况,将其概率和灰度分别保存在Pb和Ub中
                Pb(k+1,j) = P(b,1);
                Ub(k+1,j) = b*H(b,1);
                j = j+1;
            end
        end
    end
     aa=sum(Pa,2); %分割图像A中的概率,每一行代表一种K值得情况
     bb=sum(Pb,2); %分割图像B中的概率,每一行代表一种K值得情况
     UA = sum(Ua,2)/(size(Ua,1)*size(Ua,2)); %计算A的整体均值
     UB = sum(Ub,2)/(size(Ub,1)*size(Ub,2)); %计算B的整体均值
     
     sigma = aa.*(UA-u).^2 + bb.*(UB-u).^2; %计算总方差
     t = max(sigma);  %求取所有方差中的最大值
     
     %计算最大值方差所对应的K中
     for x=1:256
         if sigma(x) == max(sigma)
             k = x;
         end
     end
     
     %根据所求得的阈值k,将图像分割成二值图像
     for i=1:m
         for j=1:n
             if I(i,j) < k
                 J(i,j) = 0;
             else
                 J(i,j) = 1;
             end
         end
     end
     figure;imshow(J,[])

    处理结果

    原图:

    处理后的图像:

     

    总结,从处理结果上来看该结果效果不好,该阈值不是最佳阈值。具体原因我也没找出来,以后找出来了再进行补充吧。

    在MATLAB中im2bw()函数就是采用这种方法进行处理的,但im2bw()函数的处理结果比上面的结果好。

    展开全文
  • 1、最大类间方差法的由来 最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。 2、最大类间方差法的原理 它是按图像的灰度特性,将图像分成背景...

    1、最大类间方差法的由来


      最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。

    2、最大类间方差法的原理


       它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作Th,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为w1,其平均灰度G1;背景像素点数占整幅图像的比例为w2,其平均灰度为G2。图像的总平均灰度记为G_Ave,类间方差记为 g

        假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M*N,图像中像素的灰度值小于阈值的像素个数记作N1,像素灰度大于阈值的像素个数记作N2,则有:

                 

     

    3、代码实现


    #include <opencv2\opencv.hpp>
    #include <iostream>
    #include <time.h>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int myOtsu(Mat & src)
    {
    	int th;
    	const int GrayScale = 256;	//单通道图像总灰度256级
    	int pixCount[GrayScale] = { 0 };//每个灰度值所占像素个数
    	int pixSum = src.cols * src.rows;//图像总像素点
    	float pixPro[GrayScale] = { 0 };//每个灰度值所占总像素比例
    	float w0, w1, u0tmp, u1tmp, u0, u1, deltaTmp, deltaMax = 0;
    
    	for (int i = 0; i < src.cols; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < src.rows; j++)
    		{
    			pixCount[src.at<uchar>(j, i)]++;//统计每个灰度级中像素的个数  
    		}
    	}
    
    	for (int i = 0; i < GrayScale; i++)
    	{
    		pixPro[i] = pixCount[i] * 1.0 / pixSum;//计算每个灰度级的像素数目占整幅图像的比例  
    	}
    
    	// 遍历所有从0到255灰度级的阈值分割条件,测试哪一个的类间方差最大
    	// 即遍历0-255灰度级,尝试以其中任意一个作为阈值,计算最大类间方差
    	for (int i = 0; i < GrayScale; i++)
    	{
    		w0 = 0;    //
    		w1 = 0;
    		u0tmp = 0;
    		u1tmp = 0;
    		u0 = 0;
    		u1 = 0;
    		deltaTmp = 0;
    		for (int j = 0; j < GrayScale; j++)   
    		{
    			//当前阈值为i的时,遍历小于阈值i的灰度级(背景),
    			if (j <= i)
    			{
    				w0 += pixPro[j];   //计算大于阈值的像素点个数w0
    				u0tmp += j * pixPro[j];   //计算灰度级*当前灰度级下像素点个数 的总和:u0tmp
    			}
    			//当前阈值为i的时,遍历大于阈值i的灰度级(前景)
    			else
    			{
    				w1 += pixPro[j];   //计算大于阈值的像素点个数w1
    				u1tmp += j * pixPro[j];   //计算灰度级*当前灰度级下像素点个数 的总和:u0tmp
    			}
    		}
    		u0 = u0tmp / w0;  
    		u1 = u1tmp / w1;
    		deltaTmp = (float)(w0 *w1* pow((u0 - u1), 2)); //类间方差公式 g = w1 * w2 * (u1 - u2) ^ 2
    		if (deltaTmp > deltaMax)   //如果当前的最大类间方差值最大,则将当前类间方差值作为最大类间方差值
    		{
    			deltaMax = deltaTmp;
    			th = i;   //此时的阈值作为最佳阈值
    		}
    	}
    	return th;    //返回最佳阈值
    }
    
    int main()
    {
    	Mat src = imread("2.png", IMREAD_GRAYSCALE);//单通道读取图像
    	/*my_dst: 自己实现的大津法 得到的处理图像
    	otsu_dst:opencv自带的大津法 得到的处理图像
    	sub:两个处理图像相差图
    	*/
    	Mat my_dst, otsu_dst, sub;
    	/*my_th: 自己实现的大津法 得到的最大类件方差 即阈值
    	th:opencv自带的大津法 得到的最大类件方差 即阈值
    	*/
    	int my_th, th;
    
    	/*计算开销时间,对比两个算法效率*/
    	long my_start = clock();  //开始时间
    	{
    		my_th = myOtsu(src);
    		threshold(src, my_dst, my_th, 255, CV_THRESH_BINARY);
    	}
    	long my_finish = clock();   //结束时间
    	long my_t = my_finish - my_start;
    	printf("The run time is:%9.3lf\n", my_t, "ms!\n"); //输出时间
    	cout << "myOtsu threshold >> " << my_th << endl;
    
    	long otsu_start = clock();  //开始时间
    	{
    		th = threshold(src, otsu_dst, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);
    	}
    	long otsu_finish = clock();   //结束时间
    	long t = my_finish - my_start;
    	printf("The run time is:%9.3lf\n", (double)t / CLOCKS_PER_SEC, "ms!\n"); //输出时间
    	cout << "Otsu threshold >> " << th << endl;
    
    	subtract(otsu_dst, my_dst, sub);//两图像相减
    	imshow("src", src);
    	imshow("myOtsu", my_dst);
    	imshow("Otsu", otsu_dst);
    	imshow("Sub", sub);
    	waitKey();
    	system("pause");
    	return 0;
    }

    原始图像:

     

    自己最大类间方差法得到的二值图像

    opencv自带的ostu方法得到的二值图像

     

     

    补充:根据最佳阈值对图像进行二值化

    展开全文
  • 最大类间方差法的几个论文 图像分割时阈值的自动获取
  • ③计算类间方差,并找出最大类间方差以及对应的阈值。 ④ 求为最大值时的t,作为图像分割的最佳阈值T。 int otsu(IplImage* image) { assert(NULL != image); int width = image->width; int height = image->...
  • 学习笔记—《最大类间方差法》,本人在看论文的过程中涉及到了最大类间方差法,所以查找相关文献整理了一下,共享给大家!
  •  通过对遗传算法的基本概念、遗传算法的流程、普通最大类间方差法(Otsu法)和研究遗传算法的最大类间方差研究;对基于遗传算法的最大类间方差进行改进,使得图像分割损失减少,分割效果增强。
  • 由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法,是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。 参考文献: [1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level ...
  • 最大类间方差代码

    2015-06-05 01:31:29
    最大类间方差OTSU的matlab实现方法,真的很好用啊
  • matlab最大类间方差或熵阈值分割法程序和实验结果
  • 最大类间方差法(大津法OTSU)

    万次阅读 2019-06-18 14:40:37
    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...
  • 二、最大类间方差法(大津法) 2.1 最大类间方差法原理 2.2 基于opencv的实现(简单阈值分割、Otsu阈值分割) 三、自适应阈值分割 参考 一、简介 图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现...
  • 最大类间方差阈值的求解不需要人为设定其他参数,完全由计算机自动选取。它仅适用于两个区域的分割。
  • *最大类间方差法(OSTU) dev_update_off () read_image (Image1, 'F:/halcon_test/beraing/1 (5).bmp') get_image_size (Image1, Width, Height) dev_close_window () dev_open_window_fit_image (Image1, 0, 0, -...
  • 最大类间方差

    2013-05-08 11:21:10
    最大类间方差法是由Otsu于1979年提出的,是引起了较多关注的阈值化方法。
  •  本次的内容是最大类间方差法(大津法,Otsu)。 }   正文: {  根据[1]中的介绍,大津法的主要作用是二值划分(求阈值)。其原理非常简单,就是求式(1)最大时其中t的值。 式(1) 其中两个ω分别代表类...
  • Otsu最大类间方差算法

    2014-01-17 22:16:26
    OTSU最大类间方差法是由日本学者大津展之于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两...

空空如也

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最大类间方差