最大类间方差法(otsu)的原理(3页).doc
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1、-在网上很多地方都可以找到,但是我发觉似乎都是一样,而且一点注释都没有,如果光拿来用当然可以了,可是用一个算法不搞清楚里面的数学是件很遗憾的事情,我把OTSU的代码加上详细的注释,也算是对自己以后继续努力的一个鞭笞吧!最大类间方差法(otsu)的原理:阈值将原图象分成前景,背景两个图象。前景:用n1, csum, m1来表示在当前阈值下的前景的点数,质量矩,平均灰度后景:用n2, sum-csum, m2来表示在当前阈值下的背景的点数,质量矩,平均灰度当取最佳阈值时,背景应该与前景差别最大,关键在于如何选择衡量差别的标准而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差(英文简称otsu,这
2、也就是这个算法名字的来源)在本程序中类间方差用sb表示,最大类间方差用fmax关于最大类间方差法(otsu)的性能:类间方差法对噪音和目标大小十分敏感,它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。当目标与背景的大小比例悬殊时,类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰,此时效果不好,但是类间方差法是用时最少的。最大最大类间方差法(otsu)的公式推导:记t为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为w0, 平均灰度为u0;背景点数占图像比例为w1,平均灰度为u1。则图像的总平均灰度为:u=w0*u0+w1*u1。前景和背景图象的方差:g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-
3、u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1),此公式为方差公式,可参照概率论课本上面的g的公式也就是下面程序中的sb的表达式当方差g最大时,可以认为此时前景和背景差异最大,也就是此时的灰度是最佳阈值unsafe public int GetThreshValue(Bitmap image)BitmapData bd = image.LockBits(new Rectangle(0, 0, image.Width, image.Height), ImageLockMode.WriteOnly, image.PixelFormat);byte* pt = (byte*)bd.Scan0;int
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- 大类 方差 otsu 原理
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