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大津法（OTSU）详解与应用

简介

大津法（OTSU）是一种广泛应用于图像二值化的算法，由日本计算机学家大津在1979年首次提出的。其核心原理在于通过最大化图像前景与背景的类间方差来确定最优阈值，这种方法也因其优化效果而被誉为“最大类间方差法”。

原理解析

大津法的核心思想是将图像的亮度值进行均匀划分，最终找出使类间方差最大的分割点。具体而言，算法通过数学上的统计推断，计算不同阈值所分割图像的类内方差和类间方差，选择使类间方差最大的阈值作为最终分割结果。这种方法不受图像亮度和对比度的显著影响，因此在无噪声干扰和复杂背景下的图像分割中表现尤为突出。

优缺点分析

优点：

缺点：

应用场景

大津法广泛应用于：

代码分析

function varargout = FabricGui(varargin)    gui_Singleton = 1;    gui_State = struct(...);    % ...    function FabricGui_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)        handles.output = hObject;        guidata(hObject, handles);    function varargout = FabricGui_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)        varargout{1} = handles.output;    function hedit_detect_Callback(hObject, eventdata, handles)        %...    function ptnRun_Callback(hObject, eventdata, handles)        srcDir = uigetdir('Choose source directory.');        allnames = struct2cell(dir('*.bmp'));        % ...        axes(handles.hyuanshiaxes);        imValue = imresize imgetnum ...        [M, N] = size(I);                J = junzhicaiyang(I, M, N, P);        J = uint8(J);        I1 = imresize(J, P, 'bilinear');        T = Otsu(I);        % ...    endend

运行结果

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##备注版本：2014a

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