OTSU算法对图像二值化



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。<pre class="best-text mb-10" id="best-content-97899983" style="padding: 0px; line-height: 24px; font-family: arial,'courier new',courier,宋体,monospace; font-size: 14px; margin-top: 0px; margin-bottom: 10px; white-space: pre-wrap; -ms-word-wrap: break-word; background-color: rgb(255, 252, 246);" name="code"><img alt="" src="http://img.my.csdn.net/uploads/201301/06/1357466025_2044.JPG" />