使用 Otsu 方法进行最佳全局阈值处理

最新推荐文章于 2025-03-20 20:29:07 发布
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分类专栏： 数字图像处理学习笔记 文章标签： 使用 Otsu 方法进行最佳全局阈值处理
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本文介绍了Otsu方法，一种基于类间方差最大化的思想来寻找最佳全局阈值的图像分割技术。通过与基本全局阈值处理方法的比较，展示了Otsu方法在处理非双峰直方图的图像时，能更准确地分割出图像中的目标区域，如细胞边界。即使在SM值较低的情况下，也能获得较好的分割效果。

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文章目录

一、概念

在这里插入图片描述
类间方差最大化的思想是方差越大，越接近正确分割图像的阈值。

工具箱函数 graythresh 可计算 Otsu 阈值：[T,SM] = graythresh(f)
其中， f 是输入图像， T 是产生的阈值，它被归一化到区间 [0,1]，SM 是可分性测度
该图像是使用函数 im2bw 来分割的

二、使用 Otsu 方法和 上节的基本全局阈值处理方法分割图像的比较

>> [T,SM] = graythresh
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