原文:大津法实现图像二值化

算法步骤 生成灰度直方图,并进行归一化,得到比例直方图。 根据比例直方图计算整幅图像的平均灰度 mu 。 从灰度 迭代到灰度 ,每次迭代计算背景 这里将小于当前迭代灰度的部分视为背景 占整幅图像的比例 omega 计算背景的平均灰度 mu 计算前景和背景的类间方差 sigma frac omega omega mu mu 。 将最大类间方差对应的灰度设置为阈值,并进行二值化。 算法原理 为了表述的 ...

2019-07-30 17:20 0 708 推荐指数:

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图像----otsu(最大类间方差、大算法)

最大类间方差是由日本学者大于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大 ,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 ...

Sun Apr 10 22:18:00 CST 2016 0 2068
Matlab之图像----otsu(最大类间方差、大算法)

最大类间方差是由日本学者大于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大,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 ...

Sun Aug 07 06:01:00 CST 2016 0 19360
自适应阈值二之最大类间方差(大,OTSU)

最大类间方差是由日本学者大(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,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 ...

Thu May 26 07:53:00 CST 2016 3 10352
Matlab均匀性度量实现图像

Matlab均匀性度量实现图像 %homogeneity clc clear all; F=imread('cameraman.tif'); subplot(121),imshow(F);title('Original'); % subplot(222),imhist(Image ...

Fri Aug 19 04:29:00 CST 2016 0 1594
6.4 数字图像处理——大及Python实现

对于给定的阈值\(T\),可以将图像分为目标和背景。其中背景点数占图像比例为 \(p_0\),平均灰度为 \(m_0\)。而目标点数占图像比例为 \(p_1\),平均灰度为 \(m_1\),其中满足 \[p_0 + p_1 = 1 \] 整幅图像的平均灰度为常数,跟阈值无关,且为 ...

Sat Feb 06 22:22:00 CST 2021 0 368
图像的二原理和实现

,以二值图像处理实现而构成的系统是很多的,要进行二值图像的处理与分析,首先要把灰度图像,得到二图 ...

Tue Feb 07 05:25:00 CST 2012 1 6845
使用HTML5技术实现Otsu算法(大)

本文主题 情人节在网上看到国外JS牛人利用HTML5技术实现的一朵玫瑰花,深切的感受到HTML5技术的强大。本着学习的态度看了一下那朵玫瑰花的源代码,其中用到的HTML5技术是canvas标签,于是灵光一现,想试一下能不能进行图像处理,结果成功了,再次介绍一下经验 ...

Fri Feb 24 18:28:00 CST 2012 1 2852
 
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