三个经典的图像二值化算法（一）_经典二值化图-优快云博客

本文介绍了OTSU全局阈值算法的实现原理及其C语言程序示例。OTSU算法是一种从灰度直方图中选择最佳阈值的方法，用于图像二值化处理。

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otsu全局二值化算法，文献出处： Nobuyuki Otsu. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1979.SMC-9(1):62-66。

效果图如下：

otsu的c语言程序如下：

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void otsu(BYTE **ir, BYTE **ir1,int xz,int yz,int hg,int wt )

{
    double counts=0,meanT=0,w0,w1=0,miuK=0,n,em,vart=0,maxj=0,index=0;int it=0;
    double *imhist;double *Grade;
    imhist= new double[256];
    Grade= new double[256];
   for(int l=0;l<256;l++)
    {
       imhist[l]=0.0;
       Grade[l]=0.0;
    }
    for(int i=xz;i<xz+hg;i++)

    {
        for(int j=yz;j<yz+wt;j++)
        {
           imhist[ir[i][j]]=imhist[ir[i][j]]+1;
        }

    }

   for(l=0;l<256;l++)
    {
        counts=counts+imhist[l];
    }
    for(l=0;l<256;l++)
    {
       Grade[l]=(double)imhist[l]/counts;
   }
  meanT=0;
    for(l=0;l<256;l++)
    {
        meanT=meanT+Grade[l]*l;
    }
    for(l=0;l<256;l++)
    {
        vart=vart+pow((l-meanT),2)*Grade[l];
   }
    w0 = Grade[0];
   miuK = 0;
    imhist[0]=0;
    n = 255;
    for(l=0;l<=n;l++)
   {
        w1=w1+Grade[l];
   }
    for(l=0;l<n;l++)
   {
        w0=w0+Grade[l+1];
        miuK = miuK + (l+1)* Grade[l+1];
        if ((w0==0 )|| (w0==w1))
        {
            imhist[l+1]=0.0;
       }
        else
        {
            imhist[l+1] = (double)pow((w0*meanT-miuK),2)/(w0*(1-w0));
        }
    }
   for(l=0;l<=n;l++)
   {
       if(maxj<imhist[l])
        maxj=imhist[l];
   }
   em=maxj/vart;
  for(l=0;l<=n;l++)
   {
        if(maxj==imhist[l])
       {
           index=index+l;
           it++;
        }
   }
   index=index/it;
    index=(index-1)/n;
    for(i=xz;i<xz+hg;i++)

    {
       for(int j=yz;j<yz+wt;j++)
        {
           if(ir[i][j]>=255*index)
               ir1[i][j]=1;
            else
                ir1[i][j]=0;
         }
    }
   delete[] imhist;
    imhist= NULL ;
    delete[] Grade;
    Grade= NULL;
}