最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的是一种自适应的阈值确定的方法又叫大津法简称OTSU它是按图像的灰度特性将图像分成背景和目标两部分背景和目标之间的类间方差越大说明构成图像的两部分的差别越大 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小function ostufilequeryStatus = QUERY_IMAGE(fil
Otsu图像分割方法的研究与应用计算机软件与理论 2011 硕士【摘要】 图像分割是图像处理技术中的重要问题也是计算机视觉研究中的一个经典难题计算机视觉中的图像理解包括目标检测特征提取和目标识别等都依赖于图像分割的质量图像分割是对图像进行模式识别和视觉分析的基本前提分割的准确性直接影响到后续的图像分析识别和解释的质量和效率因此具有十分重要的意义阈值分割方法是图像分割技术中最常用的方法其实质是利用图
Otsu算法(大律法或最大类间方差法)一Otsu最大类间方差法原理利用阈值将原图像分成前景背景两个图象前景:用n1csumm1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-csumm2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这也就是这个算法
clearwarning offSE = strel(diamond4)BW1 = imread(img1.bmp)BW2 = imerode(BW1SE)BW3 = imdilate(BW2SE)BW4 = BW1-BW3rgb转灰度if isrgb(BW4)==1 I_gray=rgb2gray(BW4)else I_gray=BW4endfigureimshow(I_gra
clcclearI=imread(d:)subplot(221)imshow(I)title(原图像)I1=rgb2gray(I)双峰法newI=im2bw(I1150255) subplot(222)imshow(newI)title(双峰法阈值分割后的图像)迭代法阈值分割ZMax=max(max(I)) ZMin=min(min(I)) TK=(ZMaxZMin)2 bCal=1 iSize=
西安邮电大学 毕 业 设 计(论 文)题 目:基于最小方差滤波的相对熵阈值分割方法
otsu算法选择使类间方差最大的灰度值为阈值具有很好的效果算法具体描述见otsu论文或冈萨雷斯著名的数字图像处理那本书这里给出程序流程:1计算直方图并归一化histogram2计算图像灰度均值avgValue.3计算直方图的零阶w[i]和一级矩u[i]4计算并找到最大的类间方差(between-class variance)variance[i]=(avgValuew[i]-u[i])(av
目录 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc169664657 第一章 绪论2 HYPERLINK l _Toc169664658 1.1 论文选题背景2 HYPERLINK l _Toc169664659 1.1.1 阈值分割背景知识2 HYPERLINK l _Toc169664660 1.1.2 阈值分割的实现方法2 H
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级—傅康毅第七章 图像的分割阈值分割 图像分割是指通过某种方法使得画面场景被分为目标物及非目标物两类即将图像的像素变换为黑白两种 图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异把图像视为具有不同灰度级的两类区域(
2003 年 10 月
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