各大网站热搜榜排名,全网搜索,如何打百度人工电话,企业网站管理系统视频教程最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差…最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ1。图像的总平均 灰度记为μ,类间方差记为g。假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M×N,图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有: ω0N0/ M×N (1) ω1N1/ M×N (2) N0N1M×N (3) ω0ω11 (4) μω0μ0ω1μ1 (5) gω0(μ0-μ)2ω1(μ1-μ)2 (6) 将式(5)代入式(6),得到等价公式: gω0ω1(μ0-μ1)^2 (7)
采用遍历的方法得到使类间方差最大的阈值T,即为所求。
由于当图像在254或255灰度值上没有像素点时求平均灰度时会出现0/0的情况为避免抛出异常可在当出现前景像素数为零时跳出循环。
以下是c代码用到OpenCV int otsuThreshold(IplImage* img){ int T 0;//阈值 int height img-height; int width img-width; int step img-widthStep; int channels img-nChannels;uchar* data (uchar*)img-imageData; double gSum0;//第一类灰度总值 double gSum1;//第二类灰度总值 double N0 0;//前景像素数 double N1 0;//背景像素数 double u0 0;//前景像素平均灰度 double u1 0;//背景像素平均灰度 double w0 0;//前景像素点数占整幅图像的比例为ω0 double w1 0;//背景像素点数占整幅图像的比例为ω1 double u 0;//总平均灰度 double tempg -1;//临时类间方差 double g -1;//类间方差 double Histogram[256]{0};// new double[256];//灰度直方图 double N width*height;//总像素数 for(int i0;iheight;i){//计算直方图 for(int j0;jwidth;j){ double temp data[i*step j * 3] * 0.114 data[i*step j * 31] * 0.587 data[i*step j * 32] * 0.299;temp temp0? 0:temp;temp temp255? 255:temp;Histogram[(int)temp];} } //计算阈值 for (int i 0;i256;i){gSum0 0;gSum1 0;N0 Histogram[i]; N1 N-N0; if(0N1)break;//当出现前景无像素点时跳出循环w0 N0/N;w1 1-w0; for (int j 0;ji;j){gSum0 j*Histogram[j];}u0 gSum0/N0; for(int k i1;k256;k){gSum1 k*Histogram[k];}u1 gSum1/N1; //u w0*u0 w1*u1;g w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1); if (tempgg){tempg g;T i;}} return T; }
