OTSU算法对图像二值化
来源：互联网 发布：邀请好友进群js编码 编辑：程序博客网 时间：2024/05/22 02:28
文章来源：http://blog.csdn.net/WuHaibing_CVer
OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。
1. OTSU算法原理简介
对于一幅图像，设当前景与背景的分割阈值为t时，前景点占图像比例为w0，均值为u0，背景点占图像比例为w1，均值为u1。则整个图像的均值为u = w0*u0+w1*u1。建立目标函数g(t)=w0*(u0-u)^2+w1*(u1-u)^2，g(t)就是当分割阈值为t时的类间方差表达式。OTSU算法使得g(t)取得全局最大值，当g(t)为最大时所对应的t称为最佳阈值。OTSU算法又称为最大类间方差法。
2.OTSU算法例程
下面是OSTU算法的C语言代码及其测试，代码基于opencv。#include <cv.h>#include <highgui.h>int otsu(IplImage *image){assert(NULL != image);int width = image->width;int height = image->height;int x=0,y=0;int pixelCount[256];float pixelPro[256];int i, j, pixelSum = width * height, threshold = 0;uchar* data = (uchar*)image->imageData;//初始化for(i = 0; i < 256; i++){pixelCount[i] = 0;pixelPro[i] = 0;}//统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数for(i = y; i < height; i++){for(j = x;j <width;j++){pixelCount[data[i * image->widthStep + j]]++;}}//计算每个像素在整幅图像中的比例for(i = 0; i < 256; i++){pixelPro[i] = (float)(pixelCount[i]) / (float)(pixelSum);}//经典ostu算法,得到前景和背景的分割//遍历灰度级[0,255],计算出方差最大的灰度值,为最佳阈值float w0, w1, u0tmp, u1tmp, u0, u1, u,deltaTmp, deltaMax = 0;for(i = 0; i < 256; i++){w0 = w1 = u0tmp = u1tmp = u0 = u1 = u = deltaTmp = 0;for(j = 0; j < 256; j++){if(j <= i) //背景部分{//以i为阈值分类，第一类总的概率w0 += pixelPro[j];u0tmp += j * pixelPro[j];}else //前景部分{//以i为阈值分类，第二类总的概率w1 += pixelPro[j];u1tmp += j * pixelPro[j];}}u0 = u0tmp / w0;//第一类的平均灰度u1 = u1tmp / w1;//第二类的平均灰度u = u0tmp + u1tmp;//整幅图像的平均灰度//计算类间方差deltaTmp = w0 * (u0 - u)*(u0 - u) + w1 * (u1 - u)*(u1 - u);//找出最大类间方差以及对应的阈值if(deltaTmp > deltaMax){deltaMax = deltaTmp;threshold = i;}}//返回最佳阈值;return threshold;}int main(int argc, char* argv[]){IplImage* srcImage = cvLoadImage("D:\\technology\\CV\\Database\\image\\rice.png",0);assert(NULL != srcImage);cvNamedWindow("src");cvShowImage("src",srcImage);IplImage* biImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),8,1);//计算最佳阈值int threshold = otsu(srcImage);//对图像二值化cvThreshold(srcImage,biImage,threshold,255,CV_THRESH_BINARY);cvNamedWindow("binary");cvShowImage("binary",biImage);cvWaitKey(0);cvReleaseImage(&srcImage);cvReleaseImage(&biImage);cvDestroyWindow("src");cvDestroyWindow("binary");return 0;}下面是上述代码的运行结果图片。其中左边为原图像，右边为使用OTSU算法进行二值化后的图像。————————————————————我是分割线————————————————————————以上为转载部分。以下为另一种表述：OSTU算法目的就是计算出一连通区域的阈值，然后对该区域二值化。
数学描述为：令连通区域S，其中象素灰度范围为[0,255]，点(x,y)的灰度表示为I(x,y)，灰度级x的点的概率为P(x)；则OSTU就是求下式达到最大值的灰度级m。
可以证明：
w0*(u0-u)^2+w1*(u1-u)^2与上图公式，这两者是等价的。
而显然，第二种方式经过了简化，减少了计算机的工作量，这对于图像处理来说是好的。
PS：此算法的简称为OTSU，而很多地方很多论文中均写作OSTU，这是错误的。
- OTSU算法对图像二值化
- OTSU算法对图像二值化
- OTSU算法对图像二值化
- OTSU算法对图像二值化
- OTSU算法对图像二值化
- OTSU算法对图像二值化
- OTSU算法对图像二值化
- Otsu算法 灰度图像二值化
- otsu自动阈值对图像二值化程序
- Otsu 大律法 图像二值化
- 图像分割中OTSU算法
- 【二值化】Otsu算法
- 基于otsu的图像二值化
- 用otsu算法进行图像阈值化
- Otsu灰度图像自适应分割算法
- 图像二值化：基于otsu的图像二值化
- opencv二值化之otsu算法
- 图像二值化----otsu（最大类间方差法、大津算法）
- cygwin编译protobuf-2.4.1
- 杭电4557-非诚勿扰
- 欧拉回路的总结
- Algorithm Gossip: 約瑟夫問題（Josephus Problem）
- 剑指Offer算法实现之十：二进制中1的个数
- OTSU算法对图像二值化
- 智能车PCB心得
- NY--108 -- 士兵杀敌（一）
- Hibernate总结
- linux下有用的清理系统命令
- UVA 10047 The Monocycle （状态记录广搜)
- 第五章变量的更多内容
- BFS+状态压缩 hdu-1885-Key Task
- Linux sed 批量替换字符串和更多用法
