otsu算法 阈值分割
基于Otsu准则及图像熵的阈值分割算法
(江苏大学电气信息工程学院，镇江 212013) 摘 要：在图像分割中，阈值的选取至关重要，在经典的 Otsu 准则基础上，结合图像熵提出了一种改进的局部递归的阈值选取及分割算 法。基于图像像素熵信息，运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值，这样不但缩短了计算时间，而且具有较好的自适应特点。该算法在图 像背景不均匀或图像不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割，分割后的图像细节更加丰富，有利于分割后的特征提取。 对 Lena 图像进行了实验，获得了较好的分割结果。 关键词：图像分割；Otsu 准则；阈值；熵
0 ≤t ≤ L −1
Otsu 准则的推广
本文采用 IEEE 推荐的检测算法性能的 Lena 图像进行实 Lena 图像的大小为 256×256， 灰度级为 256 ， 验， 如图 1 所示， 从 0～ 255。图 2 分析了 Lena 图像的灰度分布情况，图 3 为 经典 Otsu 准则的分割结果， 图 4 为本文所述方法的分割结果。
Hale Waihona Puke 熵函数的定义为 H(P)=H(P1,P2,…,Pn)=
∑ p log Pi。
i =1 i
n
在图像分割问题中，也可以运用熵的方法处理，由于目 标和背景的灰度分布是不同的，因此可以被视为 2 个独立的 信源。在 2.1 节中符号设定下，目标和背景的信源熵分别为
H A = −∑ pi log pi ， H B = − ∑ pi log pi 。
2 σ 2 ＝ p A (ω A − ω0 ) ＋ pB (ωB − ω0 ) 2 显然， p A 、 pB 、 ω A 、 ω B 、 ω0 、 σ 2 都是关于灰度级 t 的
函数。 为了得到最优分割阈值，Otsu 把两类的类间方差作为判 别准则，认为使得 σ 2 值最大的 t * 即为所求的最佳阈值： t * ＝ Arg Max [ p A (ω A − ω0 ) 2 ＋ pB (ωB − ω0 ) 2 ]
简述 otsu 算法的原理和步骤。
简述 otsu 算法的原理和步骤。
OStsu 算法是一种基于阈值分割的图像去噪算法,其基本原理是在原始图像上选取一个阈值,将像素值低于该阈值的像素设置为噪声,将像素值高于该阈值的像素设置为清晰的图像。
具体步骤如下:
1. 选取一个阈值 T = 255/n,其中 n 是像素值的范围。
2. 计算像素值差 U = (P - Q) / n,其中 P 和 Q 分别是清晰的图像和噪声的图像的像素值,n 是像素值的范围。
3. 将像素值 U 小于等于阈值 T 的像素设为噪声,即 N(T, U) = {(U, V)},其中 V 表示该像素值下的样本集合,V 的索引从 1 到 n。
4. 将像素值 U 大于阈值 T 的像素设置为清晰的图像,即 C(T, U) = {(X, Y)},其中 X 和 Y 表示该像素值下的样本集合,X 的索引从 1 到 n,Y 的索引从 1 到 n。
5. 将像素值 U 介于阈值 T 和 255/n 之间的像素设置为噪声,即 N(T, U) = {(U, V)},其中 V 表示该像素值下的样本集合,V 的索引从 1 到 n。
6. 重复步骤 3 到步骤 5,直到所有像素都被划分为清晰和噪声两部分。
7. 返回清晰和噪声的图像集合 C(T, U) 和 N(T, U)。
OStsu 算法的优点在于简单易用,能够快速地去掉大量的噪声,
同时保持图像的基本特征。
但是其缺点在于对于低光照环境下的图像可能会失效,并且在处理高分辨率图像时需要更多的计算资源。
二维Otsu阈值分割算法的改进及应用
( 9)
L- 1 L- 1
E E p ij满足
p ij = 1
i= 0 j= 0
图 2 二维灰度直方图的投影图
如图 2所示, 对任意给定的一个 阈值 ( s, t), 可以 将图像 分割成 4个区 域: Ñ 、Ò 、Ó 、Ô。其 中对 角线 上的 区域 Ñ 和 Ó 分别对应图像的背景 与目标物体 (假设目物体的灰 度高于 背景 )。远离对角线 上的 区域 Ò 和 Ô对 应 图像 的噪 声 和边 缘。背景与物体对应的概率分 别为 p0 和 p 1, 当阈 值为 ( s, t) 时, 其值分别为:
收稿日期: 2007 - 03- 24 修回日期: 2007- 04- 13
割效果较好、适用范围较广而得到广泛 应用。对这类 方法来 说, 由于图像的一维灰度仅仅反映了每个 图像像素的 自身灰 度分布, 没有体现出图 像像 素之间 的空 间信 息, 因而当 图像 含有较多噪声时, 体现 不出 物体与 背景 的明 显区别, 这 时如 果仅根据一维灰度特征来进行图 像分割, 则可能会产 生比较 严重的错误。
L0 ) 2
( 7)
最优阈值 t* 满足:
R
2 t*
=
m
ax(
R
2 t
)
tI G。
( 8)
2. 2 二 维最大类间方差法
在实际应用中, 由 于噪声 等干 扰因 素的存 在, 一维 灰度 直方图不一定 存在 明显 的波 峰和 波谷, 此 时一 维 O tsu 算法
就不适合用于确定图像 的分割阈值。对此, 刘健 庄等 [ 5] 人提 出了二维 O tsu自适应阈值 分割算法 。在图像 每个像 素点计
第 25 卷 第 4期 文章编号: 1006 - 9348( 2008) 04 - 0263- 04
阈值分割-最大类间方差法(OTSU)
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 ostu,filequeryStatus = QUERY_IMAGE(file, fileInfo)if queryStatus eq 0 then beginResult = DIALOG_MESSAGE('图像格式不可识别！',/error,title='警告') return,0endifif (fileInfo.CHANNELS ne 1) then beginResult = DIALOG_MESSAGE('图像格式必须为8bit',/error,title='警告') return,0endifimgSize = fileInfo.dimensionsimg=READ_IMAGE(file)p=HISTOGRAM(img)p=p/(imgSize[0]*imgSize[1]*1.0)D=0.0T0=0 ;阈值for T=0,255 do beginp0=0.0 & m0=0for i=0,T do beginp0=p0+p[i]m0=m0+i*p[i]endform0=m0/p0p1=0.0 & m1=0for i=T+1,255 do beginp1=p1+p[i]m1=m1+i*p[i]endform1=m1/p1m=p0*m0+p1*m1D01=p0*(m0-m)^2+p1*(m1-m)^2if (D lt D01) then beginD=D01T0=Tendifendforprint,'ostu法阈值:'+strtrim(T0,2)img [WHERE (img le T0)] = 0img [WHERE (img gt T0)] = 255return, imgend;--------------------pro ostu_test,imagefileDEVICE, DECOMPOSED=1; 获取本程序所在文件路径RootDir = Sourceroot()if n_elements(imagefile) eq 0 then imagefile='man' file=RootDir+imagefile+'.bmp'imgSize = fileInfo.dimensionsimg=READ_IMAGE(file)ostuimg=ostu(file)WINDOW, /free, XSIZE = imgSize[0], YSIZE = imgSize[1] TV, imgend。
基于粒子群算法的Otsu法图像阈值分割
（ ｈ ｏ ｆＩ ｆｒ ｔ ｎ ａ ｄ Ｃ ｍｍ ｕ ｉ ｔ ｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ￣ ｏ ｌ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｏ ｏ ｏ ｎ ｃ ｉ ｇｎ ｅ ｉ ，Ｇｕ ｌ ｉｅ ｓ ｙｏ ｅ ｔｏ ｉ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｏ ｎ ｉｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｆ ｃ ｒ ｎｃ Ｔ ｉ ｔ Ｅｌ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｇｕｌ ４ ０ ４ ｉ ｎ ５ １ ０ ・Ｃｈｎ ） ｉ ｉａ
ｆａ ｕ ｅ ｏ ｄ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ，ｉ ｏ ｅ ｏ ｈ ｉ ｍａ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ．Ｂ ｔ ｌ ｅ ｏ ｈ ｒ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｅ ｔ ｒ ｓ ａ ｇ ｏ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｓ ｎ ｆｔ ｅ ｍａｎ ｉ ｇ ｈ ｅ ｈ ｌ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｔ ｏ ｓ ｕ ｉ ｔ ｅ ｈ ｅ ｈ ｌ ｏ ｋ ｍｅ ｈ ｄ ，ｔ ｅ ａ ｐ ｉ ｔｏ ｆｔ ｅ ｔ — ｉ ｎ ｉ ｎ ｌＯｔｕ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｈ ｓ ｂ ｅ ｅ ｔ ｉｔ ｄ ｆ ｒ ｔ ｅ ｌ ｎ — ａ ｉ ｇ ｔ ｏ ｓ ｈ ｐ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｈ ｗｏ ｄ ｍｅ ｓｏ ａ ｓ ｈ ｅ ｈ ｌ ｌ ｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｎ ｒ ｓ ｒｃ ｅ ｏ ｈ ｏ ｇ ｐ ｙ ｎ ｃ ｔ ｃ ｍｐ ｔ ｔ ｎ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｖ ｒ ｏ ｈ ｉａ ｖ ｎ ａ ｅ ｎ ｅ ｅ ｔ ｒｒ ｓ ｌｓ ａ ｎ ｗ ｓ ｈ ｅ ｈ ｌ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ａ ｉ ．Ｉ ｒ ｅ ｏ ｏ ｅ ｃ ｍｅ ｔ ｅｄ ｓ ｄ ａ ｔ ｇ ｓ ａ ｄ ｇ ｔｂ ｔ ｅ ｅ ｕ ｔ ， ｅ Ｏｔ ｕ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｎ ｔ ｏ ａ ｅ ｏ
传统 的Ｏｔ ｓ ｕ阈值计算方法需要在全灰度范 围内搜索一个最佳门限组合， 耗时较多 ， 以实际应 用这一 问题 ， 难 采用协 同和带压缩 因子的粒子群改进算法求解Ｏｔｕ阈值 ， 过分别用 改进粒子群算法和标准粒子群算法对ｌ ａ测试 图像 ｓ 通 ｅ ｎ
【转】七种常见阈值分割代码（Otsu、最大熵、迭代法、自适应阀值、手动、迭代法、基本全局阈值法）
【转】七种常见阈值分割代码（Otsu、最⼤熵、迭代法、⾃适应阀值、⼿动、迭代法、基本全局阈值法）⼀、⼯具：VC+OpenCV⼆、语⾔：C++三、原理otsu法（最⼤类间⽅差法，有时也称之为⼤津算法）使⽤的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最⼤，每个部分之间的灰度差异最⼩，通过⽅差的计算来寻找⼀个合适的灰度级别来划分。
所以可以在⼆值化的时候采⽤otsu 算法来⾃动选取阈值进⾏⼆值化。
otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对⽐度的影响。
因此,使类间⽅差最⼤的分割意味着错分概率最⼩。
设t为设定的阈值。
wo：分开后前景像素点数占图像的⽐例uo：分开后前景像素点的平均灰度w1：分开后被景像素点数占图像的⽐例u1：分开后被景像素点的平均灰度u=w0*u0 + w1*u1 :图像总平均灰度从L个灰度级遍历t，使得t为某个值的时候，前景和背景的⽅差最⼤，则这个 t 值便是我们要求得的阈值。
其中，⽅差的计算公式如下：g=wo * (uo - u) * (uo - u) + w1 * (u1 - u) * (u1 - u)[ 此公式计算量较⼤，可以采⽤： g = wo * w1 * (uo - u1) * (uo - u1) ]由于otsu算法是对图像的灰度级进⾏聚类，so 在执⾏otsu算法之前，需要计算该图像的灰度直⽅图。
迭代法原理：迭代选择法是⾸先猜测⼀个初始阈值，然后再通过对图像的多趟计算对阈值进⾏改进的过程。
重复地对图像进⾏阈值操作，将图像分割为对象类和背景类，然后来利⽤每⼀个类中的灰阶级别对阈值进⾏改进。
图像阈值分割---迭代算法1 .处理流程：1.为全局阈值选择⼀个初始估计值T(图像的平均灰度)。
2.⽤T分割图像。
产⽣两组像素：G1有灰度值⼤于T的像素组成，G2有⼩于等于T像素组成。
3.计算G1和G2像素的平均灰度值m1和m2；4.计算⼀个新的阈值:T = (m1 + m2) / 2;5.重复步骤2和4,直到连续迭代中的T值间的差⼩于⼀个预定义参数为⽌。
OTSU阈值分割的实现要点
目录摘要1原理与实现 (1)1.1图像分割 (1)1.2阈值分割 (1)1.3 OTSU算法 (2)2 设计实现程序 (4)3 程序运行结果与分析 (7)3.1程序运行结果 (7)3.2 结果分析 (9)4 心得体会 (11)参考文献 (12)摘要图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤。
图像分割算法一般是基于灰度的两个性质之一：不连续性和相似性。
图像的阈值分割是基于图像的相似性根据事先制定的准则将图像分割为相似的区域。
图像分割的作用是把反映物体真实情况的、占据不同区域的、具有不同特性的目标区分开来，以便计算各个目标的数字特征。
图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果，甚至决定其成败，因此，图像分割的作用至关重要。
本设计主要是使用阈值分割法中的最大类间方差法（OTSU）的原理来将图像进行不使用库函数和使用库函数的阈值分割，并将两种方法的阈值显示出来进行比较，同时显示不同阈值情况下的图像结果。
关键词：图像分割阈值分割最大类间方差法1原理与实现1.1图像分割数字图像处理的目的之一是图像识别, 而图像分割是图像识别工作的基础。
图像分割是将一幅图像分解成若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。
这些区域互不交叠, 每一个区域内部的某种特性或特征相同或接近, 而不同区域间的图像特征则有明显差别, 即同一区域内部特性变化平缓, 相对一致, 而区域边界处则特性变化比较剧烈。
区域内是一个所有像素都有相邻或相接触像素的集合, 是像素的连通集。
在一个连通集中任意两个像素之间, 都存在一条完全由这个集合的元素构成的连通路径。
图像分割的基础是像素间的相似性和不连续性。
所谓“相似性”是指在某个区域内像素具有某种相似的特性, 如灰度一样, 纹理相同;所谓“不连续性”是指特性不连续, 如灰度值突变等。
图像分割的方法有多种, 依据工作对象来分, 可分为点相关分割和区域相关分割; 按算法分类, 可分为阈值法、界限检测法、匹配法、跟踪法等。
基于改进的Otsu算法的遥感图像阈值分割
基于改进的Otsu 算法的遥感图像阈值分割韩青松1,贾振红1,杨 杰2,庞韶宁31.新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐 830046;2.上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海 200240;3.新西兰奥克兰理工大学知识工程与开发研究所,新西兰奥克兰 1020提要:传统的Otsu 算法仅仅适用于目标与背景分布均匀的图像,在处理遥感图像时具有一定的局限性。
本文在分析传统的Otsu 算法原理的基础上,结合遥感图像灰度级多、信息量大和边界模糊的实际情况,提出了一种改进的O ts u 算法,用图像的方差信息代替均值信息计算最佳的分割阈值,实现遥感图像阈值分割。
实验仿真结果表明,与传统的Otsu 算法以及其它的一些改进的Otsu 算法相比,本文算法具有明显的优越性。
关键词:Otsu 算法;方差信息;均值信息;遥感图像阈值分割中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:0253-2743(2010)06-0033-02Remote sensing image thresholding segmentation based on the modified Otsu algorithmHAN Qing-s ong 1,JIA Zhen-hong 1,YA NG Jie 2,PA NG Shao-ning 31.College of Information Science and Engineering,Xi njiang Uni versity,Urumqi 830046,China;2.Ins titute of Image Processing and Pattern Recogniti on,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China;3.Knowledge Engi neering and Dis covery Res earch Ins ti tute,Auckland Universi ty of Technology,Auckland 1020,Ne w ZealandAbs tract:The traditional Otsu algorithm only sui t w ell-di stributed images in target and background.When us ed in processing the remote sensi ng i mages,it exis ts s ome limitati ons.Based on the traditi onal Ots u .s princi ples,this paper proposes a modified Otsu algorithm which combines the charac ters of the remote sensing image:more gray-scale ,great information and fuzz y boundaries.In order to calculate the optimum thres hold of the re mote sensi ng image,thi s paper uses the variance information ins tead of the mean information.Co mpared with the tradi ti onal Otsu algorithm and other modified algorithms,the experi mental resul t show that this al gori thm has obvious advantages.K ey words :Otsu al gori thm;variance information;mean information;remote s ensing i mage thresholdi ng segmentati on收稿日期:2010-10-11基金项目:科技部国际科技合作项目(项目编号;2009DF A12870)作者简介:韩青松(1983-),男,硕士研究生,主要研究方向:数字图像处理。
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otsu算法阈值分割
OTSU算法是一种阈值分割算法，在图像处理中起着重要的作用。
本文将详细介绍OTSU算法的原理、步骤和应用。
一、OTSU算法原理
OTSU算法基于图像的灰度直方图，通过寻找图像直方图的双峰特征，选择一个合适的阈值对图像进行分割。
其原理可以概括为：将图像分为背景和前景两部分，使得背景和前景两类的类内方差之和最小化。
二、OTSU算法步骤
1. 计算灰度直方图：首先，需要计算图像的灰度直方图，统计每一灰度级的像素点个数。
2. 计算总体平均灰度值：使用公式计算图像的总体平均灰度值，通过对每个灰度级的像素点数乘以其对应的灰度值，并将结果相加，最后再除以图像像素总数。
3. 遍历所有可能的阈值：从0到灰度级的最大值，遍历所有可能的阈值，计算对应的类内方差。
4. 计算类内方差：对每个阈值，将图像分为两部分，计算背景和前景的类内方差。
类内方差定义为背景和前景两部分像素点的平均方差之和。
5. 找到最小类内方差对应的阈值：经过上一步骤的遍历，找到使类内方差最小的阈值，即为OTSU算法计算得到的最佳阈值。
三、OTSU算法应用
1. 图像二值化：OTSU算法常被用于图像二值化处理，将图像转为黑白二值图像。
通过OTSU算法计算得到的最佳阈值，将图像中的像素点根据阈值分为背景和前景两部分。
2. 图像分割：OTSU算法也可以用于图像分割。
通过将图像根据OTSU算法计算得到的阈值进行分割，可以将图像中感兴趣的物体从背景中分离出来，便于后续处理和分析。
3. 文字识别：OTSU算法在文字识别中具有广泛应用。
通过OTSU算法得到的最佳阈值，可以对图像中的文字区域进行有效分割，提高文字识别的准确性和鲁棒性。
4. 医学图像处理：OTSU算法在医学图像处理中的应用也比较广泛。
通过OTSU算法可以对医学图像进行分割，提取出感兴趣的区域，辅助医生做
出准确的诊断。
四、总结
OTSU算法是一种基于图像灰度直方图的阈值分割算法，通过寻找使类内方差最小的阈值，将图像分割成背景和前景。
OTSU算法应用广泛，常用于图像二值化、图像分割、文字识别和医学图像处理等领域。
通过OTSU 算法可以提高图像处理的效果，提取出感兴趣的区域，为后续的处理和分析提供基础。