otsu阈值分割算法原理
时间: 2024-06-19 13:02:43 浏览: 26
Otsu阈值分割算法是一种图像分割算法,它的主要目的是通过寻找一种能够使得分割后的两个类内方差最小、类间方差最大的阈值,将一张灰度图像分成两个部分。它的原理是利用图像的直方图信息进行分割,将图像中的前景和背景分开,从而得到更好的图像处理效果。
具体来说,Otsu算法首先计算出整张图像的灰度直方图,并根据该直方图计算出各个灰度级别的出现概率。然后,从0到255遍历每一个可能的阈值,并计算出该阈值下的类内方差和类间方差。通过比较所有可能阈值的类内方差和类间方差,找到一个能够使类内方差最小、类间方差最大的阈值,即为图像的最优阈值。
相关问题
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。
python otsu阈值分割算法
大津法(Otsu)是一种常用的图像阈值分割算法,用于将图像分成两个部分:前景和背景。它的原理是通过寻找使得前景和背景之间类间方差最大的阈值来实现分割。
以下是使用Python实现Otsu阈值分割算法的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 计算图像的直方图
hist = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])
# 归一化直方图
hist_norm = hist.ravel() / hist.max()
# 计算累积分布函数
Q = hist_norm.cumsum()
# 计算类间方差
bins = np.arange(256)
fn_min = np.inf
thresh = -1
for i in range(1, 256):
p1, p2 = np.hsplit(hist_norm, [i]) # 概率
q1, q2 = Q[i], Q[255] - Q[i] # 累积概率
if q1 == 0:
q1 = 0.0001
if q2 == 0:
q2 = 0.0001
m1, m2 = np.sum(p1 * bins[:i]) / q1, np.sum(p2 * bins[i:]) / q2 # 均值
v1, v2 = np.sum(((bins[:i] - m1) ** 2) * p1) / q1, np.sum(((bins[i:] - m2) ** 2) * p2) / q2 # 方差
fn = v1 * q1 + v2 * q2 # 类间方差
if fn < fn_min:
fn_min = fn
thresh = i
# 应用阈值分割
binary_image = image > thresh
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Binary Image', binary_image.astype(np.uint8) * 255)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先读取图像,然后计算图像的直方图并归一化。接下来,计算累积分布函数和类间方差。最后,根据找到的最佳阈值将图像进行二值化处理,并显示结果。
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