图像处理1.2 图像的二值化

图像处理1.2 图像的二值化
在图像的二值化中,主要任务是选取图像的筛选阈值,使得大于阈值的为255,表示前景而小于阈值的为0,表示背景。目前有三种普遍的算法来使得图像二值化

  1. OTSU(最大类间方差法)
    根据灰度特性,将目标分为前景和背景,前景背景之间的类间差越大,说明前后景的差别越大,计算以每个灰度值作为阈值的类间方差,最大的时候就是最合适的阈值。
    根据概念,类间方差值为图像处理1.2 图像的二值化,
    其中,前景点占图像比例为w0,均值为u0,背景点占图像比例为w1,均值为u1,整个图像的均值为u = w0u0+w1u1。
    根绝上述公式,我们在matlab中模拟代码
    图像处理1.2 图像的二值化
    图像处理1.2 图像的二值化

  2. Kittler(最小分类错误)

  3. 迭代法