Matlab之图像二值化----otsu（最大类间方差法、大津算法）
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 ...
原文：图像二值化----otsu（最大类间方差法、大津算法）
最大类间方差法是由日本学者大津于 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 部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的 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 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 ...
2016-04-10 14:18 0 2068 推荐指数：
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自适应阈值二值化之最大类间方差法(大津法，OTSU)
最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)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 ...
python---简单最大类间方差法（OTSU）算法
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最大类间方差法(Otsu)
由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。 参考文献： [1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level ...
（转）最大类间方差法(Otsu)
http://www.cnblogs.com/xiaomanon/p/4110006.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析 ...
最大类间方差法(OTSU)（转）
最大类间方差法（otsu）的原理： 阈值将原图象分成前景，背景两个图象。 前景：用n1,csum, m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度 后景：用n2, sum-csum, m2来表示在当前阈值下的背景 ...
matlab练习程序（最大类间方差二值化图像）
这个过去也实现过，不过现在回头看，当时写的还真是糟糕，所以现在决定用matlab重写了。而且当时的方法现在来看还真是不怎么样呢。 这里用的方法是《特征提取与图像处理》3.3.4里的。 下面是代码： 效果： 原图 二值化后 ...
大津法---OTSU算法
简介： 大津法（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。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大（何为类间方差？原理中有介绍）。 OTSU算法 OTSU算法也称最大类间差 ...