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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2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。
在Matlab中， graythresh函数使用最大类间方差法获得图像的阈值。
原理中公式推导来源—Rachel zhang 的专栏
对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g。
假
基于Matlab实现最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割（附上源码+图像）
基于Matlab实现最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割（附上源码+图像）
Otsu_最大类间方差法，包含c和matlab版的程序和相关算法的文章，对于自适应阈值方法有很大的参考价值。
Otsu_最大类间方差法，包含c和matlab版的程序和相关算法的文章，对于自适应阈值方法有很大的参考价值。
最大类间方差代码
最大类间方差OTSU的matlab实现方法，真的很好用啊
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