otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)

• OTSU基本介绍

OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量，故前景和背景之间的类间方差越大，说明构成图像两部分的差别越大，当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时，都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分的概率最小。故该方法从原理上来分析，又可以被称作是最大类间方差法。 优点：计算简单快速，不受图像亮度和对比度的影响。 缺点：对图像噪声敏感；只能针对单一目标分割；当目标和背景大小比例悬殊、类间方差函数可能出现双峰或者多峰。

OpenCV接口(python)：

cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst

• OTSU基本原理

OTSU的原理比较简单，只涉及方差、均值等概念以及公式推导。

求类间方差：

假设存在阈值TH将图像像素分成两类C 1(小于TH)和C 2(大于TH)，这两类的均值就为m 1、m 2，全局均值为m G。像素被分为C 1、C 2的概率为p 1、p 2。