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图像处理算法2——Otsu最佳阈值分割法http://blog.csdn.net/xiaqunfeng123/article/details/17121195

时间:2015-01-18 20:51:57      阅读:329      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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http://blog.csdn.net/xiaqunfeng123/article/details/17121195Otsu法是1979年由日本大津提出的。该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,即统计鉴别分析中所用的度量。Otsu方法有一个重要的特性,就是它完全以在一幅图像的直方图上执行计算为基础,而直方图是很容易得到的一维阵列。

    具体的公式推理及公式细节就不说了,详见 Conzalez 那本书,我是第三版的,在P.479——P.482 上面。

给出具体步骤如下:

1、计算输入图像的直方图,并归一化。

2、计算累积均值mu,以及全局灰度均值。

3、计算被分到类1的概率q1,和被分到类2的概率q2。

4、用公式计算类间方差,sigma = q1*q2*(mu1 - mu2)*(mu1 - mu2)

5、循环寻找类间方差最大值,并记下此时的阈值,即为最佳阈值。

6、利用最佳阈值进行图像阈值化。

关于otsu部分的程序代码如下:

 

[cpp] view plaincopy技术分享技术分享
 
  1. double getThreshVal_Otsu_8u( const Mat& _src )  
  2. {  
  3.     Size size = _src.size();  
  4.     const int N = 256;  
  5.     int i, j, h[N] = {0};  
  6.     unsigned char* src;  
  7.     //直方图统计  
  8.     for( i = 0; i < size.height; i++ )  
  9.     {  
  10.         src = _src.data + _src.step*i;  
  11.         j = 0;  
  12.         for(j = 0; j < size.width; j++ )  
  13.             h[src[j]]++;  
  14.     }  
  15.     //像素平均值  
  16.     double mu = 0, scale = 1./(size.width*size.height);  
  17.     for( i = 0; i < N; i++ )  
  18.     {  
  19.         mu += i*(double)h[i];//累加均值  
  20.     }  
  21.     mu *= scale;//平均  
  22.   
  23.     double mu1 = 0, q1 = 0;//q1 ,q2 为类1和类2的概率累积和,mu1=mg*q1  
  24.     double p_i, q2, mu2, sigma;  
  25.     double max_sigma = 0, max_val = 0;  
  26.     //循环求取最大阈值  
  27.     for( i = 0; i < N; i++ )  
  28.     {  
  29.         p_i = h[i]*scale;//直方图归一化  
  30.         mu1 *= q1;  
  31.         q1 += p_i;  
  32.         q2 = 1. - q1;  
  33.         mu1 = (mu1 + i*p_i)/q1;  
  34.         mu2 = (mu - q1*mu1)/q2;  
  35.         sigma = q1*q2*(mu1 - mu2)*(mu1 - mu2);//类间方差  
  36.         if( sigma > max_sigma )  
  37.         {  
  38.             max_sigma = sigma;  
  39.             max_val = i;//记下使类间方差最大的阈值  
  40.         }  
  41.     }  
  42.     return max_val;//返回阈值  
  43. }  


注意,上面这部分传递的图像是 Mat 类型的,和 Iplimage 类型在图像参数部分写法上有一点区别,注意区分开来

 

显示结果如下:

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图像处理算法2——Otsu最佳阈值分割法http://blog.csdn.net/xiaqunfeng123/article/details/17121195

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原文地址:http://www.cnblogs.com/newcoder/p/4232176.html

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