关于最大类内类间方差比法下列说法正确的是一使用类间类内方差比作为选择阈值的评价函数二使用类内类间方差比作为选择阈值的评价函数
时间: 2023-09-01 21:06:20 浏览: 65
关于最大类间类内方差比法,下列说法正确的是:
1. 使用类间类内方差比作为选择阈值的评价函数。
2. 最大类间类内方差比法是一种常用的图像分割方法,其可以自动确定图像的二值化阈值,从而实现图像的自动分割。
3. 该方法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值来计算每个阈值对应的类间方差和类内方差,并选择使得类间方差最大的阈值作为最终的二值化阈值。
4. 该方法适用于图像的前景和背景之间的差异比较明显的情况,例如二值化的文字图像。
5. 该方法对于图像的噪声比较敏感,因此在应用时需要先进行图像的预处理,如滤波、去噪等。
6. 该方法的优点是简单、快速,且不需要任何先验知识,适用于自动分割大量图像的应用场景。
相关问题
关于进行图像分割时使用的最大类间类内方差比法下列说法正确的是
最大类间类内方差比法(OTSU算法)是一种常用的图像分割方法,其可以自动确定图像的二值化阈值,从而实现图像的自动分割。以下是关于OTSU算法的正确说法:
1. OTSU算法是一种基于类内方差和类间方差比值的分割方法,其目标是使得类间方差最大,类内方差最小。
2. OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值来计算每个阈值对应的类间方差和类内方差,并选择使得类间方差最大的阈值作为最终的二值化阈值。
3. OTSU算法适用于图像的前景和背景之间的差异比较明显的情况,例如二值化的文字图像。
4. OTSU算法对于图像的噪声比较敏感,因此在应用时需要先进行图像的预处理,如滤波、去噪等。
5. OTSU算法的优点是简单、快速,且不需要任何先验知识,适用于自动分割大量图像的应用场景。
图像分割 最大类间、类内方差比法
最大类间方差法和最小类内方差比法都是基于图像灰度直方图的阈值分割方法。
1. 最大类间方差法:该方法的目标是找到一个阈值,使得将图像分成两部分后,两部分之间的方差最大。具体实现步骤如下:
(1)计算图像的灰度直方图,并统计总的像素数。
(2)从灰度级别1开始,计算每个灰度级别对应的像素数、像素数占比、像素灰度均值和像素总灰度均值。
(3)根据每个灰度级别计算出类间方差,并选取类间方差最大的灰度级别作为阈值。
(4)将图像根据阈值分成两部分,分别计算两部分的像素数、像素数占比、像素灰度均值和像素总灰度均值。
(5)根据分割后两部分的像素数和像素灰度均值,计算出分割后的类间方差和总方差。
2. 最小类内方差比法:该方法的目标是找到一个阈值,使得将图像分成两部分后,两部分内部的方差之和相对于总方差的比例最小。具体实现步骤如下:
(1)计算图像的灰度直方图,并统计总的像素数。
(2)从灰度级别1开始,计算每个灰度级别对应的像素数、像素数占比、像素灰度均值和像素总灰度均值。
(3)根据每个灰度级别计算出类内方差和总方差,并选取类内方差比最小的灰度级别作为阈值。
(4)将图像根据阈值分成两部分,分别计算两部分的像素数、像素数占比、像素灰度均值和像素总灰度均值。
(5)根据分割后两部分的像素数和像素灰度均值,计算出分割后的类内方差和总方差。