OTSU法求阈值的算法原理

OTSU法是一种自适应阈值分割方法，其算法原理如下：

1. 计算图像中所有像素的直方图，即统计每个灰度级别的像素数目；
2. 统计图像中像素总数N；
3. 初始化类间方差最大值为0，灰度级别最大值为255，以及初始阈值t=0；
4. 对每个灰度级别i=0,1,...,255，计算以下三个值：
- w0：小于或等于i的像素数占总像素数的比例；
- w1：大于i的像素数占总像素数的比例；
- u0：小于或等于i的像素的平均灰度值；
- u1：大于i的像素的平均灰度值；
5. 对于每个灰度级别i，计算类间方差：
- varBetween = w0 * w1 * (u0 - u1) ^ 2；
6. 如果varBetween大于当前类间方差最大值，则将当前类间方差最大值更新为varBetween，并将当前阈值t更新为i；
7. 重复步骤4-6，直到计算完所有灰度级别；
8. 最终得到的阈值t即为OTSU算法求得的最优阈值。

OTSU算法的核心思想是将图像分为两类，使得类间方差最大，即目标类与背景类之间的差异最大。通过不断调整阈值，找到使类间方差最大的阈值，以达到最佳分割的目的。