图像分割中OTSU算法

最新推荐文章于 2025-03-14 21:37:04 发布
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分类专栏： opencv基础 文章标签： c++ OTSU 图像处理
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OTSU算法是图像处理中的自动阈值选择方法，用于区分图像的前景和背景。通过计算类间方差最大化来确定最佳阈值，简化了图像分割过程。本文介绍了OTSU算法的基本思想，并提供了实现代码示例，展示了使用该算法处理前后的图像效果。

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OTSU算法是图像处理里面一个常用的方法，它主要用来自动的选择一个阈值，以此来对图片进行分割，更好的区别前景区域和背景区域。OTSU方法的思路比较简单，大体如下：

1.  将图像定义为两个部分，前景和背景；

a. 前景(foreground)，缩写为fg，其像素个数所占图像的比例为 ，其像素的颜色的均值为

最低0.47元/天 解锁文章
【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法附Matlab代码
qq_59747472的博客
08-21 52
柔性作业车间调度问题 (Flexible Job-shop Scheduling Problem, FJSP) 作为经典作业车间调度问题的扩展，因其复杂性与普遍性，在制造业领域一直受到广泛关注。FJSP允许工件在多个机器上进行加工，并允许机器处理多种工序，这使得调度方案的空间呈指数级增长，寻找最优解极具挑战。传统的优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，在解决较大规模的FJSP时往往耗时巨大，甚至难以在合理时间内找到可接受的解。近年来，深度学习在复杂优化问题中的潜力逐渐显现，为解决FJSP提供了一条新的思路。
基于麻雀算法优化的otsu图像多阈值分割
Jack旭的博客
08-08 830
摘要：Otsu 方法是应用最广泛的图像分割法之一，该方法也叫最大类间方法阈值分割法，选择分割阈值的标准是图像的类间方差达到最大或者类内方差最小。Otsu 阈值分割法可以从单阈值扩展到多级阈值分割，多阈值分割图像时采用多个不同的阈值将图像分割为多个不同的区域或目标。将智能算法应用于多阈值的寻找，能大大加快算法的速度。
OTSU算法（大津算法）
最新发布
mqsdfghjk的博客
03-14 1004
Otsu 算法通过最大化类间方差自动确定全局阈值，是图像二值化的经典方法。其核心优势在于无需人工干预，但需图像直方图呈现双峰特性。实际应用中需结合预处理或其他方法以应对复杂场景。Otsu 算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。假设图像由前景（目标）和背景两部分组成，且两者的灰度分布存在明显差异（直方图呈现双峰）。Otsu 算法通过寻找一个阈值，使得。，从而将图像分割为二值图。，即为 Otsu 阈值。
OTSU_图像分割算法-MATLAB实现.zip
10-31
该文档内容为代码，使用MATLAB版本OTSU算法实现图像分割
Otsu图像分割
Zhaohui_Zhang的博客
04-02 2651
opencv自带Otsu算法，只需要在分割时将参数选择为“cv2.THRESH_OTSU”即可 #coding:utf-8 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image = cv2.imread('E:/shale10053.bmp') grayimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(grayima
基于Otsu算法的图像分割
silenceSxp的博客
03-14 6216
算法流程 将图像转化成灰度图 计算全部的平均灰度W 选定一个阈值T，将所有的像素分成N0，N1两个部分 分别计算N0的灰度w0和N1的灰度w1 计算类间方差g=N0*(w0-w)^2+(w1-w)*N1 采用遍历法找到T，使其对应的g最大 实现代码 import skimage import numpy import matplotlib as plt from skimage import filters img=skimage.color.rgb2gray(img) //将图片转化为灰度图 thet
【图像处理】大津分割(OTSU)
weixin_53116058的博客
09-22 2401
OSTU python
多阈值的OTSU算法，用于对图像的分割,基于阈值的图像分割方法,matlab
09-10
在多阈值的OTSU算法中，这个概念被扩展到了寻找多个阈值，以适应更复杂的图像场景。** **在MATLAB环境中实现多阈值的OTSU算法，通常涉及以下步骤：** 1. **预处理**：首先，对原始图像进行预处理，包括去噪、平滑...
多阈值的OTSU算法，用于对图像的分割_otsu多阈值_otsu多阈值分割_多阈值的OTSU算法_多阈值otsu_用于对图像的分
09-10
OTSU多阈值算法在图像分割中扮演了重要角色，尤其在需要区分多个亮度层次的场景下。通过MATLAB实现，我们可以自动化地找到最佳阈值，实现高效且精确的图像分割。这种方法不仅可以应用于图像分析、医学影像诊断，还...
otsu.rar_OTSU阈值分割_otsu 图像处理_otsu算法MATLAB_图形分割_自适应阈值
07-13
在实际应用中，它能够自动找到最佳阈值，将图像分割为前景和背景两部分，极大地简化了图像分析任务。 **一、算法原理** OTSU算法的核心思想是寻找图像内部类间方差最大时的阈值。假设图像由N个像素组成，灰度级有L...
matlab边缘检测和图像分割7 otsu图像分割算法实验.zip
05-26
在图像处理领域，边缘检测和图像分割是两个关键步骤，它们在计算机视觉、机器学习以及医学影像分析等众多应用中发挥着重要作用。本实验重点探讨的是如何使用MATLAB实现Otsu图像分割算法，这是一种自动阈值选择方法，...
otsu图像分割算法
02-27
otsu图像分割算法 ，最大类间方差分割算法，十分有用
图像分割OTSU法
06-26
对jpeg图像进行阈值分割，采用OTSU方法。彩色图像转换为灰度图像，然后计算阈值，分割图像。（包括库函数OTSU，和自编OTSU函数）
OTSU图像分割程序
04-22
OTSU大津法自动分割图片的程序matlab版
【图像分割】使用Otsu 算法及迭代计算最佳全局阈值估计并实现图像分割（代码实现与分析）
wyr1849089774的博客
03-14 3454
本实验要求理解全局阈值分割的概念，并实现文本图像分割。需要大家深入理解Ostu 算法的实现过程及其迭代原理，同时通过学习使用Otsu 算法及其迭代，实践图像分割技术在文本图像处理中的应用。以下将从实验原理、实验实现、实验结果分析三部分对整个实验进行阐述。
opencv基础-29 Otsu 处理(图像分割)
小海聊智造
08-02 1707
在实际应用中，我们根据图像的特点选择合适的阈值处理方法，以获得最佳的图像分割结果。但是，有时图像灰度级的分布是不均衡的，如果此时还将阈值设置为 127，那么阈值处理的结果就是失败的。Otsu 处理在图像分割中广泛应用，特别是在二值化图像中，可以有效地将图像分成前景和背景两部分，并且对于具有明显双峰直方图的图像效果较好。需要说明的是，在使用 Otsu 方法时，要把阈值设为 0。自适应阈值的计算过程是基于图像中每个像素周围的局部邻域进行的，可以通过选择不同的算法（例如平均值、高斯加权平均值等）来计算局部阈值。
毕设题目：Matlab飞行器
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11-27 971
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基于OTSU(大津法)的图像分块的阈值分割
new_awen的博客
04-28 2542
一、开发环境： Qt版本：Qt5.12.3 VS版本：VS2017 opencv版本：opencv-4.5.1-vc14_vc15 二、要求：实现基于图像分块+OTSU的图像分割 1.OTSU大津法实现 算法原理：OTSU的算法是假设存在阈值TH将所有图像分成两类C1，也叫前景（小于TH）和C2，也叫后景（大于TH），这两类的均值分别为m1和m2，整个图像的均值为mG。同时图像被分为C1类和C2类的概率分别为p1和p2。因此有： m1∗p1+m2∗p2=mG;① m1*p1+m2*p2 = mG;①
图像分割——大津法(Otsu)
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老黑的博客
04-22 1万+
大津法又叫最大类间方差法，是于1979年由日本学者大津展之提出的一种对图像进行二值化的高效算法，是在判别与最小二乘法原理的基础上推导出来的。 算法原理 把直方图在某一阈值处分割为两组，当前分成的两组间方差最大。 假设我们有一张图像，其灰度值为1~m级，灰度值 i 的像素数为 ni 。 我们可以得到 像素总数 N=∑i=0nxiN=\sum_{i=0}^{n} x_iN=∑i=0n​xi​ 各灰度级的概率 pi=niNpi=\frac{n_i}{N}pi=Nni​​。 然后用阈值T将其分为两组C0=∣1∽T∣
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