最大类间方差图像分割(OTSU分割)基本原理
时间: 2024-04-01 18:22:51 浏览: 60
最大类间方差图像分割(OTSU分割)是一种常用的基于灰度值的图像分割方法。其基本原理是寻找一个阈值,将图像分成两个类别,使得类间方差最大。
具体步骤如下:
1. 计算图像中每个像素的灰度值,并将其归一化到0-255的范围内。
2. 对于每个可能的阈值t,将图像分成两个类别:灰度值小于等于t的像素为一个类别,灰度值大于t的像素为另一个类别。
3. 计算两个类别的像素数量n1和n2,以及它们的平均灰度值μ1和μ2。
4. 计算类内方差σ1^2和σ2^2,以及类间方差σb^2。
5. 对于每个可能的阈值t,计算其对应的类间方差σb^2。
6. 找到使得类间方差σb^2最大的阈值t,将图像分成两个类别。
7. 将阈值t应用于原始图像,将图像分成两个类别,得到二值化图像。
OTSU分割方法的优点是简单、快速,适用于大多数图像类型。但是其缺点是对于复杂的图像具有一定的局限性,可能会出现分割效果不理想的情况。