otsu算法 阈值分割

简述 otsu 算法的原理和步骤。

OStsu 算法是一种基于阈值分割的图像去噪算法,其基本原理是在原始图像上选取一个阈值,将像素值低于该阈值的像素设置为噪声,将像素值高于该阈值的像素设置为清晰的图像。

具体步骤如下:
1. 选取一个阈值 T = 255/n,其中 n 是像素值的范围。

2. 计算像素值差 U = (P - Q) / n,其中 P 和 Q 分别是清晰的图像和噪声的图像的像素值,n 是像素值的范围。

3. 将像素值 U 小于等于阈值 T 的像素设为噪声,即 N(T, U) = {(U, V)},其中 V 表示该像素值下的样本集合,V 的索引从 1 到 n。

4. 将像素值 U 大于阈值 T 的像素设置为清晰的图像,即 C(T, U) = {(X, Y)},其中 X 和 Y 表示该像素值下的样本集合,X 的索引从 1 到 n,Y 的索引从 1 到 n。

5. 将像素值 U 介于阈值 T 和 255/n 之间的像素设置为噪声,即 N(T, U) = {(U, V)},其中 V 表示该像素值下的样本集合,V 的索引从 1 到 n。

6. 重复步骤 3 到步骤 5,直到所有像素都被划分为清晰和噪声两部分。

7. 返回清晰和噪声的图像集合 C(T, U) 和 N(T, U)。

OStsu 算法的优点在于简单易用,能够快速地去掉大量的噪声,
同时保持图像的基本特征。

但是其缺点在于对于低光照环境下的图像可能会失效,并且在处理高分辨率图像时需要更多的计算资源。

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两部分。

背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大, 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。

因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

function ostu,filequeryStatus = QUERY_IMAGE(file, fileInfo)if queryStatus eq 0 then beginResult = DIALOG_MESSAGE('图像格式不可识别！',/error,title='警告') return,0endifif (fileInfo.CHANNELS ne 1) then beginResult = DIALOG_MESSAGE('图像格式必须为8bit',/error,title='警告') return,0endifimgSize = fileInfo.dimensionsimg=READ_IMAGE(file)p=HISTOGRAM(img)p=p/(imgSize[0]*imgSize[1]*1.0)D=0.0T0=0 ;阈值for T=0,255 do beginp0=0.0 & m0=0for i=0,T do beginp0=p0+p[i]m0=m0+i*p[i]endform0=m0/p0p1=0.0 & m1=0for i=T+1,255 do beginp1=p1+p[i]m1=m1+i*p[i]endform1=m1/p1m=p0*m0+p1*m1D01=p0*(m0-m)^2+p1*(m1-m)^2if (D lt D01) then beginD=D01T0=Tendifendforprint,'ostu法阈值:'+strtrim(T0,2)img [WHERE (img le T0)] = 0img [WHERE (img gt T0)] = 255return, imgend;--------------------pro ostu_test,imagefileDEVICE, DECOMPOSED=1; 获取本程序所在文件路径RootDir = Sourceroot()if n_elements(imagefile) eq 0 then imagefile='man' file=RootDir+imagefile+'.bmp'imgSize = fileInfo.dimensionsimg=READ_IMAGE(file)ostuimg=ostu(file)WINDOW, /free, XSIZE = imgSize[0], YSIZE = imgSize[1] TV, imgend。

【转】七种常见阈值分割代码（Otsu、最⼤熵、迭代法、⾃适应阀值、⼿动、迭代法、基本全局阈值法）⼀、⼯具：VC+OpenCV⼆、语⾔：C++三、原理otsu法（最⼤类间⽅差法，有时也称之为⼤津算法）使⽤的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最⼤，每个部分之间的灰度差异最⼩，通过⽅差的计算来寻找⼀个合适的灰度级别来划分。

所以可以在⼆值化的时候采⽤otsu 算法来⾃动选取阈值进⾏⼆值化。

otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对⽐度的影响。

因此,使类间⽅差最⼤的分割意味着错分概率最⼩。

设t为设定的阈值。

wo：分开后前景像素点数占图像的⽐例uo：分开后前景像素点的平均灰度w1：分开后被景像素点数占图像的⽐例u1：分开后被景像素点的平均灰度u=w0*u0 + w1*u1 :图像总平均灰度从L个灰度级遍历t，使得t为某个值的时候，前景和背景的⽅差最⼤，则这个 t 值便是我们要求得的阈值。

其中，⽅差的计算公式如下：g=wo * (uo - u) * (uo - u) + w1 * (u1 - u) * (u1 - u)[ 此公式计算量较⼤，可以采⽤： g = wo * w1 * (uo - u1) * (uo - u1) ]由于otsu算法是对图像的灰度级进⾏聚类，so 在执⾏otsu算法之前，需要计算该图像的灰度直⽅图。

迭代法原理：迭代选择法是⾸先猜测⼀个初始阈值，然后再通过对图像的多趟计算对阈值进⾏改进的过程。

重复地对图像进⾏阈值操作，将图像分割为对象类和背景类，然后来利⽤每⼀个类中的灰阶级别对阈值进⾏改进。

图像阈值分割---迭代算法1 .处理流程：1.为全局阈值选择⼀个初始估计值T(图像的平均灰度)。

2.⽤T分割图像。

产⽣两组像素：G1有灰度值⼤于T的像素组成，G2有⼩于等于T像素组成。

3.计算G1和G2像素的平均灰度值m1和m2；4.计算⼀个新的阈值:T = (m1 + m2) / 2;5.重复步骤2和4,直到连续迭代中的T值间的差⼩于⼀个预定义参数为⽌。

目录摘要1原理与实现 (1)1.1图像分割 (1)1.2阈值分割 (1)1.3 OTSU算法 (2)2 设计实现程序 (4)3 程序运行结果与分析 (7)3.1程序运行结果 (7)3.2 结果分析 (9)4 心得体会 (11)参考文献 (12)摘要图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤。

图像分割算法一般是基于灰度的两个性质之一：不连续性和相似性。

图像的阈值分割是基于图像的相似性根据事先制定的准则将图像分割为相似的区域。

图像分割的作用是把反映物体真实情况的、占据不同区域的、具有不同特性的目标区分开来，以便计算各个目标的数字特征。

图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果，甚至决定其成败，因此，图像分割的作用至关重要。

本设计主要是使用阈值分割法中的最大类间方差法（OTSU）的原理来将图像进行不使用库函数和使用库函数的阈值分割，并将两种方法的阈值显示出来进行比较，同时显示不同阈值情况下的图像结果。

关键词：图像分割阈值分割最大类间方差法1原理与实现1.1图像分割数字图像处理的目的之一是图像识别, 而图像分割是图像识别工作的基础。

图像分割是将一幅图像分解成若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。

这些区域互不交叠, 每一个区域内部的某种特性或特征相同或接近, 而不同区域间的图像特征则有明显差别, 即同一区域内部特性变化平缓, 相对一致, 而区域边界处则特性变化比较剧烈。

区域内是一个所有像素都有相邻或相接触像素的集合, 是像素的连通集。

在一个连通集中任意两个像素之间, 都存在一条完全由这个集合的元素构成的连通路径。

图像分割的基础是像素间的相似性和不连续性。

所谓“相似性”是指在某个区域内像素具有某种相似的特性, 如灰度一样, 纹理相同;所谓“不连续性”是指特性不连续, 如灰度值突变等。

图像分割的方法有多种, 依据工作对象来分, 可分为点相关分割和区域相关分割; 按算法分类, 可分为阈值法、界限检测法、匹配法、跟踪法等。

基于改进的Otsu 算法的遥感图像阈值分割韩青松1,贾振红1,杨 杰2,庞韶宁31.新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐 830046;2.上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海 200240;3.新西兰奥克兰理工大学知识工程与开发研究所,新西兰奥克兰 1020提要:传统的Otsu 算法仅仅适用于目标与背景分布均匀的图像,在处理遥感图像时具有一定的局限性。

本文在分析传统的Otsu 算法原理的基础上,结合遥感图像灰度级多、信息量大和边界模糊的实际情况,提出了一种改进的O ts u 算法,用图像的方差信息代替均值信息计算最佳的分割阈值,实现遥感图像阈值分割。

实验仿真结果表明,与传统的Otsu 算法以及其它的一些改进的Otsu 算法相比,本文算法具有明显的优越性。

关键词:Otsu 算法;方差信息;均值信息;遥感图像阈值分割中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:0253-2743(2010)06-0033-02Remote sensing image thresholding segmentation based on the modified Otsu algorithmHAN Qing-s ong 1,JIA Zhen-hong 1,YA NG Jie 2,PA NG Shao-ning 31.College of Information Science and Engineering,Xi njiang Uni versity,Urumqi 830046,China;2.Ins titute of Image Processing and Pattern Recogniti on,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China;3.Knowledge Engi neering and Dis covery Res earch Ins ti tute,Auckland Universi ty of Technology,Auckland 1020,Ne w ZealandAbs tract:The traditional Otsu algorithm only sui t w ell-di stributed images in target and background.When us ed in processing the remote sensi ng i mages,it exis ts s ome limitati ons.Based on the traditi onal Ots u .s princi ples,this paper proposes a modified Otsu algorithm which combines the charac ters of the remote sensing image:more gray-scale ,great information and fuzz y boundaries.In order to calculate the optimum thres hold of the re mote sensi ng image,thi s paper uses the variance information ins tead of the mean information.Co mpared with the tradi ti onal Otsu algorithm and other modified algorithms,the experi mental resul t show that this al gori thm has obvious advantages.K ey words :Otsu al gori thm;variance information;mean information;remote s ensing i mage thresholdi ng segmentati on收稿日期:2010-10-11基金项目:科技部国际科技合作项目(项目编号;2009DF A12870)作者简介:韩青松(1983-),男,硕士研究生,主要研究方向:数字图像处理。

阈值分割方法1. 什么是阈值分割？阈值分割是将图像根据其灰度级分割成两个或多个部分的过程。

这个过程中，我们选择一个阈值来确定像素应该属于哪个类别（前景或背景）。

2. 常见的阈值分割方法有哪些？常用的阈值分割方法包括全局阈值法、局部阈值法（如Otsu阈值法）、自适应阈值法、多阈值分割法等。

3. 全局阈值法是如何工作的？全局阈值法首先计算出图像的灰度平均值作为初始阈值，然后迭代地计算前景和背景的平均灰度值并重新计算阈值，直到阈值收敛为止。

4. 局部阈值法是如何工作的？局部阈值法将图像分割成许多小区域，然后为每个区域选择不同的阈值。

这可以让我们在处理具有不同灰度级的图像时获得更好的结果。

5. Otsu阈值法是如何工作的？Otsu阈值法是一种自适应阈值方法，它通过寻找使类间差异最大的阈值来确定图像的二值化阈值。

6. 自适应阈值法是如何工作的？自适应阈值法将图像分割成多个子区域，并根据每个子区域的统计特性来确定二值化阈值。

这可以解决具有大量噪声的图像的问题。

7. 多阈值分割法是如何工作的？多阈值分割法将图像分成多个部分，并针对每个部分选择不同的阈值。

这在处理具有多个目标或复杂纹理的图像时特别有用。

8. 如何选择最佳阈值？选择最佳阈值的方法取决于我们所处理的图像以及我们所需的分割质量。

通常，我们可以使用像Otsu阈值法这样的自适应方法，或者手动测试不同阈值的效果以找到最佳的阈值。

9. 阈值分割的优缺点是什么？阈值分割的主要优点是简单快速，并且容易实现。

它不能很好地处理具有复杂纹理或多个目标的图像，并且对图像中的噪声比较敏感。

10. 阈值分割在哪些领域应用广泛？阈值分割在医学影像处理、计算机视觉、机器人技术、数字图像处理等领域应用广泛。

在医学领域，阈值分割用于提取CT和MRI扫描中的病变区域。

在计算机视觉中，阈值分割可以用于滤除图像背景或提取目标区域。

在机器人技术中，阈值分割可用于机器人导航和自动化应用等方面。

目录摘要 (I)1 原理与实现 (1)1.1图像分割 (1)1.2 阈值分割 (1)1.3 OTSU算法 (2)1.4 迭代法 (3)2 程序设计 (4)2.1 主程序 (4)2.2 OTSU (5)2.3 全局阈值 (6)2.4 迭代法 (6)3结果与分析 (8)4 心得体会 (10)参考文献 (11)专业综合课程设计任务书学生姓名: 专业班级:指导教师: 工作单位:题目:图像OTSU阈值分割的程序设计初始条件:（1）提供实验室机房及其matlab软件；（2）提供一张灰度图片；（3）数字图像处理的基本理论学习。

要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求):（1）掌握数字图像分割的基本原理；（2）熟悉掌握matlab软件，并利用matlab设计一程序完成以下功能；（3）根据OTSU（最大类间方差法）原理，设计求取阈值的程序（不能使用Matlab 的库函数），并与用Matlab的库函数求得的阈值进行比较；（4）用求得的阈值对一灰度图片进行分割，并对结果进行分析；（5）要求阅读相关参考文献不少于5篇；（6）根据课程设计有关规范，按时、独立完成课程设计说明书。

时间安排:(1) 布置课程设计任务,查阅资料,确定方案四天；(2) 进行编程设计一周；(3) 完成课程设计报告书三天；指导教师签名: 年月日系主任(或责任教师)签名: 年月日摘要数字图像处理的目的之一是图像识别, 而图像分割是图像识别工作的基础。

图像分割的算法有阈值分割法，边缘检测法，区域分割等，本设计重点介绍了阈值分割法中的最大类间方差法（OTSU）的原理，matlab的实现代码与运行结果，并与matlab自带的库函数运行结果进行比较，还扩展了迭代法分割，手动输入一个阈值进行分割。

本程序中很多地方都有输入输出提示，有一定的人机交互。

关键词：OTSU；图像分割；matlab；1 原理与实现1.1图像分割数字图像处理的目的之一是图像识别, 而图像分割是图像识别工作的基础。