OTSU阈值分割计算公式

OTSU阈值分割计算公式是基于图像灰度直方图的，其计算公式为：

1. 计算图像的灰度直方图，得到每个灰度级别的像素数目。
2. 计算图像的总像素数目N。
3. 初始化类间方差最大值为0，初始化阈值T为0。
4. 对于每个灰度级别i，计算其像素数目占总像素数目的比例Pi。
5. 对于每个灰度级别i，计算其像素的平均灰度值μi。
6. 对于每个灰度级别i，计算其像素的方差σi^2。
7. 对于每个灰度级别i，计算其像素的类内方差ωi。
8. 对于每个灰度级别i，计算其像素的类间方差ωb。
9. 如果ωb大于当前最大值，则更新最大值和阈值T。
10. 返回阈值T。

注意：OTSU阈值分割是一种自适应的阈值分割方法，可以用于图像二值化处理。

相关问题

otsu阈值分割算法\

### Otsu阈值分割算法原理

Otsu阈值分割算法是一种基于类间方差最大化的自动阈值选择方法，在图像处理领域广泛应用。该算法通过遍历所有可能的阈值，找到使得前景和背景两类之间的差异最大的那个阈值作为最佳分割阈值[^1]。

对于一幅灰度图像而言，假设其直方图分布已知，则可以通过计算不同阈值下的类间方差来评估当前划分的好坏程度。具体来说，设整个图像被分为两个类别C0（即小于等于某个特定阈值T的所有像素点集合）以及C1（大于给定阈值T的所有像素点集合），则这两者各自的平均灰度μ0, μ1可由下述公式得出：

\[ \mu_0=\frac{\sum_{i=0}^{T}p(i)i}{\sum_{i=0}^{T}p(i)}, \quad \mu_1=\frac{\sum_{i=T+1}^{L-1}p(i)i}{\sum_{i=T+1}^{L-1}p(i)} \]

其中\( p(i)\)表示第i级灰度出现的概率；L为总的灰度级别数。接着定义总均值μ如下所示:

\[ \mu = w_0(T)\cdot\mu_0+w_1(T)\cdot\mu_1 \]

这里的权重因子w0,w1分别对应于两部分所占比例之和应满足条件 \( w_0 + w_1 = 1\) 。于是乎，我们可以进一步得到类内方差σ_within² 和 类间方差 σ_between² 的表达式分别为：

\[ \sigma_\text{within}^2=w_0\cdot(\mu-\mu_0)^2+w_1\cdot(\mu-\mu_1)^2,\qquad \sigma_\text{between}^2=(\mu-w_0\cdot\mu_0-w_1\cdot\mu_1)^2 \]

显然当且仅当某一分割方案能够最大化上述提到过的类间方差时，才认为找到了最优解——这正是Otsu算法的核心所在。

### Python实现代码示例

下面给出一段利用Python结合OpenCV库实现Otsu二值化的过程：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

def otsu_thresholding(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)

    # 应用Otsu's 阈值
    ret, thresh_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

    fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))
    
    ax = axes.ravel()
    ax[0].imshow(img, cmap='gray')
    ax[0].set_title('Original Image')

    ax[1].hist(img.ravel(), bins=256)
    ax[1].axvline(x=ret, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)
    ax[1].set_title(f'Otsu Threshold Value {ret}')

    for a in ax:
        a.axis('off')

    plt.tight_layout()
    plt.show()

otsu_thresholding('your_image.png')  # 替换为你自己的图片路径

这段程序读取一张输入图像并应用了Otsu’s 方法来进行二值化转换，最后绘制原始图像及其对应的直方图，并标记出最终选定的阈值位置。

一维otsu阈值分割算法原理matlab

一维Otsu阈值分割算法是一种自适应的图像分割方法，主要用于将一维图像从背景和前景分离出来。该算法的原理如下：

1. 统计灰度级的直方图
将一维图像的灰度级作为横轴，像素数量作为纵轴，统计每个灰度级的像素数量，得到灰度级的直方图。

2. 计算灰度级的累积分布函数和像素平均灰度
根据灰度级的直方图，计算每个灰度级的像素累积分布函数，即前景和背景像素的比例。同时计算整个图像的平均灰度。

3. 计算最佳阈值
遍历所有可能的阈值，将图像分割成前景和背景，并计算前景和背景的像素数量、平均灰度和方差。根据Otsu公式计算每个阈值的类间方差，选择使类间方差最大的阈值作为最佳阈值。

4. 应用阈值分割
使用最佳阈值将图像分割成前景和背景，前景中的像素灰度值设置为255（或其他设定的值），背景中的像素灰度值设置为0（或其他设定的值）。

在Matlab中，可以使用以下步骤实现一维Otsu阈值分割算法：

1. 使用imhist函数计算灰度级的直方图。

2. 使用cumsum函数计算灰度级的累积分布函数，并使用mean函数计算像素平均灰度。

3. 使用循环遍历所有可能的阈值，并在每个阈值处计算前景和背景的像素数量、平均灰度和方差。

4. 根据Otsu公式计算每个阈值的类间方差，并选择使类间方差最大的阈值作为最佳阈值。

5. 使用imbinarize函数应用最佳阈值分割图像，将前景中的像素灰度值设置为255，背景中的像素灰度值设置为0。

以上就是一维Otsu阈值分割算法的原理，并给出了使用Matlab实现该算法的步骤。