深度图像的二值化
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。
此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。
第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。
图像位深度的名词解释
图像位深度的名词解释图像是我们生活中常见的一种表现形式，它可以帮助我们记录和回顾美好的记忆，同时也成为许多专业领域中不可或缺的工具。
在数字图像处理中，图像位深度是一个重要的概念。
本文将对图像位深度进行详细解释，并探讨其在图像处理中的应用。
一、图像位深度的定义图像位深度，又称色彩深度或像素深度，用于描述一幅数字图像中每个像素所占的位数。
它反映了图像在色彩或灰度方面的表现能力。
通常用n位来表示一个像素的深度，其中n代表每个像素可以存储的不同值的数量。
位深度越高，图像能够表示的色彩或灰度级别也越多，图像的细节和质量就越高。
二、位深度的影响因素1. 像素色彩空间位深度的不同取决于像素颜色空间的选择。
在RGB色彩模式下，图像的每个像素可以由红、绿、蓝三原色组合而成，因此对于RGB图像，每个像素的位深度可以分别设定。
而在灰度图像中，像素只有一个通道，其位深度则是统一设定的。
2. 存储方式位深度还受到存储方式的限制。
在计算机中，图像可以以不同的格式进行存储，如位图、矢量图等。
每种存储方式都有其特定的表示规则和位深度设定。
三、常见的位深度常见的图像位深度有1位、8位、16位和32位等。
每种位深度都有其特定的应用领域和优劣势。
1. 1位位深度1位深度的图像仅能表达二值信息，即黑与白两种颜色。
由于其色彩表现能力极低，1位深度图像一般用于特定的领域，如二值化图像处理、印刷行业的制版等。
2. 8位位深度8位深度的图像可以表达256种不同的颜色或灰度级别。
这种位深度常用于网页图片、电子文档中的图片、个人摄影作品等。
由于其储存空间相对较小，8位图像在传输和保存时更为便捷。
3. 16位位深度16位深度的图像能够表现更多的细节和色彩层次，其色彩过渡更加平滑自然。
这使得16位图像在专业摄影、医学图像处理、计算机图形学等领域得到广泛应用。
4. 32位位深度32位深度的图像可以表达更多的色彩和图像信息，包括透明度、颜色饱和度等。
这种位深度常用于计算机生成图像、动画制作、特效合成等专业领域。
改进二值化算法在QR码识别中的应用
改进二值化算法在QR码识别中的应用随着移动支付和智能扫码的普及，二维码技术成为了现代社会中不可或缺的一部分。
QR码是一种常见的二维码，它可以存储大量信息，并且具有快速识别的特点。
然而在实际应用中，由于光照条件、摄像头质量等因素的影响，QR码识别的准确性和速度仍然存在一些问题。
如何改进二值化算法在QR码识别中的应用成为了研究的焦点之一。
1. 二值化算法的基本原理二值化是一种常见的图像处理方法，它将彩色图像转换为黑白图像，即将图像中的每个像素点的灰度值设定为黑色或白色。
其基本原理是通过设定一个阈值，将灰度值小于阈值的像素点设定为黑色，大于阈值的像素点设定为白色。
常用的二值化算法有全局阈值法、局部阈值法、自适应阈值法等。
2. 二值化算法在QR码识别中的应用在QR码识别过程中，首先需要对图像进行预处理，将彩色图像转换为黑白图像，然后再进行识别和解码。
而二值化算法在这一过程中起到了至关重要的作用。
通过合适的二值化算法，可以提高图像的质量，减少噪声干扰，从而提高QR码的识别准确性和速度。
3. 改进二值化算法在QR码识别中的意义传统的二值化算法往往是基于图像的全局信息进行处理的，当图像受到光照不均、噪声干扰等因素影响时，会导致二值化后的图像质量下降，从而影响QR码的识别效果。
如何改进二值化算法，使其能够更好地适应不同的光照条件和噪声干扰，成为了当前研究的主要方向之一。
4. 改进二值化算法的方法针对传统二值化算法存在的问题，研究者们提出了许多改进的方法，主要包括以下几种：（1）局部自适应阈值法局部自适应阈值法是一种基于图像局部信息进行二值化的方法，它可以根据不同区域的灰度值分布情况来调整阈值，从而提高图像质量。
这种方法能够有效地处理光照不均、噪声干扰等问题，对于QR码的识别具有较好的效果。
（2）多阈值法多阈值法是在传统二值化算法的基础上引入多个阈值，根据不同区域的灰度值来确定二值化的结果。
通过合理选择阈值，可以更好地适应光照变化和噪声干扰，提高图像质量。
改进二值化算法在QR码识别中的应用
改进二值化算法在QR码识别中的应用随着二维码技术的日益普及，人们对于二维码的识别和应用要求也越来越高。
而在二维码识别过程中，二值化算法起着至关重要的作用。
而如何改进二值化算法以提高在QR码识别中的应用效果，是目前亟需解决的问题之一。
二值化算法是将图像处理成二值图像的一种算法。
在QR码识别中，二值化算法可以将彩色图像转换成黑白图像，减少了数据量，提高了识别效率。
通过二值化算法，可以将图像中的目标轮廓、信息提取出来，使得二维码的信息得以提取和识别。
改进二值化算法对于提高QR码识别的准确性和效率至关重要。
二、当前二值化算法的不足之处目前存在的二值化算法在应用于QR码识别中仍然存在一些问题。
主要表现在以下几个方面：1. 灰度图片二值化后的效果不佳。
在QR码识别中，由于拍摄环境和设备的不同，图像的光照、对比度、色彩等方面会有很大的差异，导致传统的二值化算法无法完全适应不同环境下的灰度图片。
2. 二值化结果过于依赖图像的对比度。
当前的二值化算法往往过于依赖图像的对比度，当图像的对比度较低时，二值化算法的效果会大打折扣，导致QR码的识别困难。
3. 对噪声和干扰不敏感。
在实际应用中，图像往往伴随着各种噪声和干扰，而当前的二值化算法对于这些噪声和干扰的处理能力较弱，识别效果不尽人意。
三、改进二值化算法的应用为了解决当前二值化算法存在的不足之处，提高在QR码识别中的应用效果，可以从以下几个方面进行改进：1. 基于深度学习的二值化算法。
深度学习在图像处理领域有着广泛的应用，通过训练神经网络，可以实现对图像的自适应二值化处理，更好地适应不同环境下的灰度图片，提高识别的准确性和稳定性。
2. 考虑图像的对比度不足的情况。
可以针对图像对比度不足的情况，改进二值化算法的算法流程，引入对比度的自适应调整，使得在不同对比度下都能获得良好的二值化效果。
3. 强化对噪声和干扰的处理能力。
可以通过引入图像处理技术，如滤波、降噪等手段，对图像进行预处理，去除噪声和干扰，提高二值化算法对于噪声和干扰的处理能力，从而提高QR码的识别效果。
可微分二值化
可微分二值化可微分二值化在很多计算机视觉领域的应用中，图像的二值化处理是一个至关重要的步骤。
而在深度学习的图像处理任务中，常常需要对真实图片进行二值化处理，以便更好地进行区分和分析。
可微分二值化是一种新的方法，用于将图像转换为黑白像素值为0和1，同时保留更多的信息，有助于提高图像处理的效率和准确性。
可微分二值化通过使用可微分的激活函数，将图像的灰度数据转换为二值化的数据形式。
与传统的阈值法相比，可微分二值化具有更好的可控性和鲁棒性。
它不仅可以通过调整阈值来灵活地控制图像的二值化效果，更可以根据实际任务需要，选择不同的激活函数来实现更好的结果。
可微分二值化的其中一个重要优势是，它能够在训练过程中自适应地学习最佳的阈值，并进行高效的优化。
传统的阈值法通常需要手动设置阈值，若选择的阈值有误，会直接导致图像处理结果的失真。
而可微分二值化通过计算出最小化训练误差的阈值，可以更加准确地进行二值化处理，大大降低了处理结果的误差和失真。
除了适用于普通的二值化任务之外，可微分二值化还可以广泛应用于其他图像处理及计算机视觉领域，例如文本检测、物体检测以及人脸识别等。
在文本检测任务中，将文本区域从背景区域中准确地分离出来是一个很困难的任务。
可微分二值化通过对文本图像的二值化处理，提取出文本的轮廓信息，有助于后期的文本检测及识别。
在物体检测任务中，通过将图像二值化来获取目标的轮廓信息，并进行特征提取和分类，能够实现高效的物体检测。
在实际应用中，可微分二值化可以解决传统方法中出现的过拟合和欠拟合等问题，具有更好的泛化能力和鲁棒性。
总的来说，可微分二值化是一种非常有用的图像处理方法，可以在不失精度的情况下，提高图像处理的效率和准确性。
它在许多计算机视觉领域中有着广泛的应用前景，未来将会有更多的研究和应用将其发展壮大。
opencv自适应二值化原理
opencv自适应二值化原理自适应二值化是指可以动态调整阈值的二值化方法。
与传统的全局固定阈值二值化方法不同，自适应二值化方法可以更好地处理图像中不同区域灰度值变化不同的情况。
在实际应用中，自适应二值化方法被广泛应用于数字图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。
OpenCV是一个流行的计算机视觉库，其提供了自适应二值化的实现。
下面将介绍OpenCV自适应二值化的原理和使用方法。
1. 原理自适应二值化的原理就是在图像中划分若干个局部区域，对每个局部区域内像素灰度进行统计和分析，利用局部区域内像素灰度的均值或者中值来作为此区域的阈值进行二值化。
即对于同一幅图像的不同区域可以采用不同的二值化阈值。
自适应二值化的具体实现方法有两种：基于均值的方法和基于中值的方法。
两种方法都需要指定一个邻域大小，该大小通常为奇数，表示局部区域的大小。
2. OpenCV实现在OpenCV中，它提供了cv::adaptiveThreshold函数来实现自适应阈值二值化。
其函数原型如下：cv::adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C);函数说明：src: 输入图像，必须是单通道8位或32位浮点数。
dst: 输出图像，与源图像具有相同的大小和深度。
maxValue: 阈值的最大值，通常为255。
adaptiveMethod: 使用的自适应方法。
取值为：cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：基于均值的方法。
cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：基于高斯加权平均的方法。
thresholdType: 阈值的类型。
取值为：cv::THRESH_BINARY：二值化。
cv::THRESH_BINARY_INV：反二值化。
cv2.threshold 用法
文章标题：深度解析cv2.threshold的用法在图像处理和计算机视觉的领域中，cv2.threshold是一个非常重要的函数，它经常被用来进行图像的二值化处理。
在本文中，我们将从简单的用法开始，逐步探讨cv2.threshold在图像处理中的广泛应用和深层次的原理。
1. cv2.threshold的基本用法在图像处理中，我们经常需要将一幅灰度图像转换为二值图像，以便于后续处理和分析。
cv2.threshold函数能够帮助我们实现这一目的。
它的基本用法非常简单：```pythonret, binary_image = cv2.threshold(gray_image, threshold_value, max_value, threshold_type)```其中，gray_image是输入的灰度图像，threshold_value是设定的阈值，max_value是输出的最大值，threshold_type是阈值化的类型。
2. cv2.threshold的参数解释和实际应用接下来，我们将深入解释每个参数的含义和实际应用场景。
首先是threshold_value，它代表了设定的阈值。
这个阈值的选择对于图像的二值化效果至关重要。
如果选择的阈值过高或过低，可能会导致图像细节丢失或噪声过多。
在实际应用中，我们通常需要根据图像的特点和需求来选择合适的阈值。
3. cv2.threshold的应用举例以下是一个实际的应用举例：假设我们需要对一张印刷体的黑白照片进行二值化处理，以便于后续文字识别。
我们可以使用cv2.threshold 函数，根据图像的灰度分布特点，选择合适的阈值进行二值化处理。
4. cv2.threshold的深层次原理除了基本的二值化处理外，cv2.threshold还可以根据不同的threshold_type参数实现各种不同的阈值化效果，比如大津法、自适应阈值等。
这些深层次的原理需要我们深入理解图像处理和统计学知识，以便在实际应用中选择合适的阈值类型。
基于深度学习的图像边缘检测算法优化
基于深度学习的图像边缘检测算法优化深度学习是一种在计算机视觉领域中广泛应用的人工智能技术。
它通过建立复杂的神经网络模型，以从大量数据中学习，并在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的成果。
其中，图像边缘检测是计算机视觉领域中一个重要且有挑战性的任务。
在这篇文章中，我们将讨论基于深度学习的图像边缘检测算法优化的方法和技术。
在传统的图像边缘检测方法中，常用的算子包括Sobel、Canny和Laplacian等。
然而，这些传统方法往往对于复杂背景和噪声干扰较大的图像效果不佳。
而基于深度学习的边缘检测算法能够通过训练大规模数据集，自动学习图像中的特征，进而在各种复杂场景下进行更准确的边缘检测。
现如今，基于深度学习的图像边缘检测算法已经在一些任务中取得了令人瞩目的结果。
为了进一步改进这些算法的性能，研究者提出了许多优化方法。
以下是其中几种值得关注的方法：首先，网络结构的设计对算法性能有着重要的影响。
最初的深度学习边缘检测算法使用的是卷积神经网络（CNN）。
然而，由于CNN在处理前后景对比不明显的图像时效果较差，研究者们开始尝试使用全卷积神经网络（FCN）。
FCN能够在一次前向传播中输出整个图像的边缘信息，从而提高了边缘检测的准确性。
其次，数据集的选择和预处理对算法的性能至关重要。
一个好的数据集能够提供充足的训练样本，使得模型能够更好地学习到图像中的边缘信息。
同时，预处理技术如数据增强和图像归一化等也能够很大程度上改善算法的性能。
数据增强技术包括平移、旋转、缩放和翻转等操作，能够增加训练数据的多样性，提高模型的鲁棒性。
此外，损失函数的设计也是优化算法性能的关键。
传统的边缘检测算法通常使用二值化的交叉熵损失函数。
然而，这种损失函数在边缘像素数量较少的情况下容易产生类别不平衡问题。
为了解决这个问题，研究者们提出了基于Focal Loss和Dice Loss的损失函数。
这些损失函数能够有效平衡正负样本之间的数量差异，提高边缘检测的性能。
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3.2 深度图像二值化图像二值化是图像处理中的一项基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。
在颗粒分析、模式识别技术、光学字符识别(OCR)、医学数据可视化中的切片配准等应用中，图像二值化是它们进行数据预处理的重要技术。
由于图像二值化过程将会损失原图像的许多有用信息，因此在进行二值化预处理过程中，能否保留原图的主要特征非常关键。
在不同的应用中，图像二值化时阈值的选择是不同的。
因此，自适应图像阈值的选取方法非常值得研究。
研究者对图像二值化方法进行了讨论，在此基础上提出了一个新的图像二值化算法。
该算法基于数学形态学理论，较好地保留了图像二值化时原图的边缘特征。
本文主要研究二值化及灰度图像二值化方法。
3.2.1.灰度图像与二值图像数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵图像。
在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。
因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。
一幅数字图像都是由若干个数据点组成的，每个数据点称为像素(pixel)。
比如一幅256×400，就是指该图像是由水平方向上256列像素和垂直方向上400行像素组成的矩形图。
每一个像素具有自己的属性，如颜色(color)、灰度(grayscale)等，颜色和灰度是决定一幅图像表现里的关键因素。
数字图像又可分为彩色图像、灰度图像、二值图像。
3.2.1.1彩色图像彩色图像是多光谱图像的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红（R）、绿（G）、蓝（B）三个波段，是对人眼的光谱量化性质的近似。
彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有1600多万的颜色的变化范围。
而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，一个像素点的变化范围为255种。
图1-1为彩色图像。
图1-13.2.1.2灰度图像灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。
单纯的看，灰度图也是黑白的，就像黑白电视显示的图像一样，但是点与点之间黑的程度是不一样的、这就是深度。
如果称不同深度的颜色为一色的话，灰度图像就不止只有黑色和白色两种颜色，一般使用的灰度图为256级灰度图，就是说图像由256种不同灰度级的颜色组成。
图像灰度化的效果如图1-2。
图1-2灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种。
YUV是编译颜色空间的种类，“Y”表示明亮度“U”表示色度“V”表示浓度，根据YUV的颜色空间，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B 三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B (1-1)以这个亮度值表达图像的灰度值。
3.2.1.3二值图像二值图像就是指只有两个灰度级的图像，二值图像具有存储空间小，处理速度快，可以方便地对图像进行布尔逻辑运算等特点。
更重要的是，在二值图像的基础上，还可以进一步对图像处理，获得该图像的一些几何特征或者其他更多特征。
在图像相关方面，用二值图像进行相关比用灰度级图像进行相关有更好的相关性能和去噪作用。
在用硬件实现时可避免乘法运算，从而提高硬件系统的速度和降低成本。
在图像的符号匹配方面，二值图像比灰度级图像更适合于用符号来表达。
二值图既保留了原始图像的主要特征，又使信息量得到了极大的压缩。
图1-3为二值图像。
图1-33.2.2 灰度图像二值化方法研究图像二值化是图像处理中的一项基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。
图像的预处理在进行图像二值化操作前要对图像进行预处理，包括彩色图像灰化和增强。
由于选取阈值需要参照直方图，因此在图像进行处理后，我们再获取图像的直方图以帮助选取阈值。
整个流程如下所示：读取图像→灰度图像→图像增强→图像直方图→二值化处理图像二值化是图像数据预处理的重要技术，如果二值化过程中阈值选取不当会损失原图像的许多有用信息。
图像二值化处理的方法包括全局阈值法、局部阈值法。
3.2.2.1全局阈值法3.2.2.2全局阈值法的概念全局阈值法是指在二值化过程中只使用一个全局阈值T的方法。
它将图像的每个像素的灰度值与T进行比较，若大于T，则取为前景色（白色）；否则，取为背景色。
根据文本图像的直方图或灰度空间分布确定一个阈值，以此实现灰度文本图像到二值图像的转化，其中全局阈值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的阈值法。
阈值分割法的结果很大程度上依赖于对阈值的选择，因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。
选择不同的初始灰度也会产生不一样的二值化图像，图2—1 所示3 幅图像则是分别采取T=109，T=127，T=155 三种初始值对Lena 进行基本全局门限二值化后的图像。
可以看出效果都不一样。
因此要获得最佳效果，必须要考虑选择一个好的初始T 值。
另外使用迭代法虽然能得到很精确的阈值，但是也占用了大量的时间，即时间复杂度比较高，效率较其他算法低。
图2—13.2.2.3全局阈值法的方法典型的全局阈值法包括Otsu方法、最大熵方法等。
全局阈值法算法简单，对于目标和背景明显分离、直方图分布呈双峰的图像效果良好，但对于由于光照不均匀、噪声干扰较大等原因使直方图分布不呈双峰的图像，二值化效果明显变差。
下面重点介绍Otsu方法：Otsu方法是一种全局化的动态二值化方法，又叫大津法，还称为最大类间差发，是基于整幅图像的统计征，实现阈值的自动选取。
其原理是把图像直方图用某一灰度值分割成两类，分别计算这两类的像素点数和灰度平均值，然后计算它们的类间方差。
当被分割成的两类间方差最大时，此灰度值就作为图像二值化处理的阈值。
大津法的使用范围比较广，不论图像的直方图有无明显的双峰，都能得到较满意的结果，在很多领域得到了应用和发展。
对图像Image ，记t 为目标与背景的分割阈值，目标像素数占图像比例为0ω，平均灰度为0μ；背景像素数占图像比例为1ω，平均灰度为1μ。
图像的总平均灰度为：)()()()(1100t t t t μωμωμ+=。
从最小灰度值到最大灰度值遍历t ，当t 使得值211200)()(μμωμμω-+-=g 最大时t 即为分割的最佳阈值。
对大津法可作如下理解：该式实际上就是类间方差值，阈值t 分割出的目标和背景两部分构成了整幅图像，而目标取值0μ，概率为 0ω，背景取值1μ，概率为1ω，总均值为μ，根据方差的定义即得该式。
因方差是灰度分布均匀性的一种度量，方差值越大说明构成图像的两部分差别越大，当部分目标点错分为背景或部分背景点错分为目标点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。
记),(j i f 为M N ⨯图像),(j i 点处的灰度值，灰度级为μ，不妨假设),(j i f 取值]1,0[-m 。
记)(k p 为灰度值为k 的频率，则有：∑==k j i f MN k p ),(11)( (2-1)假设用灰度值t 为阈值分割出的目标与背景分别为：}),({t j i f ≤和}),({t j i f >，于是目标部分比例：∑≤≤=t i i p t 00)()(ω， (2-2)目标部分点数：∑≤≤=ti i p MN t N 00)( )( (2-3)背景部分比例：∑-≤<=11)()(m i t i p t ω (2-4)背景部分点数：∑-≤<=11)()(m i t i P MNt N (2-5) 目标均值：∑≤≤=ti t i ip t 000)(/)()(ωμ (2-6) 背景均值：∑-≤<=111)(/)()(m i t t i ip t ωμ (2-7)总均值：)()()()(1100t t t t μωμωμ+= (2-8) 大津法指出求图像最佳阈值g 的公式为：]))(()())(()([ 2112001-m t 0μμωμμω-+-=≤≤t t t t Max Arg g (2-9) 该式右边括号内实际上就是类间方差值，阈值g 分割出的目标和背景两部分构成了整幅图像，而目标值)(0t μ，概率为)(1t ω，背景取值)(1t μ，概率为)(0t ω，总均值为μ，根据方差的定义即得该式。
因方差是灰度分布均匀性的一种度量，方差值越大，说明构成图像的两部分差别越大，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，这便是大津法的真正含义。
其实，换一种思想也能很好的理解大津方法。
)(0t μ和)(1t μ，可以分别代表目标和背景的中心灰度，μ则代表整幅图像的中心灰度，要使目标和背景得到最好的分割，当然希望分割出的目标尽量远离图像中心，即20))((μμ-t 或|)(|0μμ-t 尽量大，背景也尽量远离中心，即21))((μμ-t 或|)(|1μμ-t 尽量大，由于希望两者都大，于是有：(1) 两者之加权和最大：]))(()())(()([ 2112001-m t 0μμωμμω-+-=≤≤t t t t Max Arg g (2-10) (2) 两者之积最大：]))(())(([ 21201-m t 0μμμμ--=≤≤t t Max Arg g (2-11) 注意到有)()()()(1100t t t t μωμωμ+=，且)()(10t t μμμ≤≤，因此有：2120211200))(())(())(()())(()(μμμμμμωμμω--=-+-t t t t t t 。
可见是二者等价的。
图2-2为灰度图像由Otsu 方法得到的二值图像。
原图 Otsu 方法得到的二值图像 图2-23.2.2.4 全局阈值法的优缺点介绍及阈值选取全局阈值方法依然存在一些不足，主要表现在：若目标与背景之间灰度差不明显，可能出现大块黑色区域，甚至丢失整幅图像的信息；仅利用一维灰度直方图分布，没有结合图像的空间相关信息，处理效果不好；当图像中有断裂现象或者背景有一定噪声时，无法得到预期效果。
为了满足图像处理应用系统自动化及实时性要求，图像二值化的阈值的选择最好由计算机自动来完成。
下面列举几个阈值的自动选择算法；（1）平均灰度值法以图像中所有像素灰度值的平均值为阈值。
（2）大津法：又称最大类间差发，和上文中的Otsu 方法相同。
（3） 边缘算子法；采用Laplace 算子、Robert 算子、Sober 算子等对像素点进行灰度级增强或减弱的变换。
对于灰度均匀分布的区域内的像素点，这些算子对其进行灰度减弱；对于在边缘附近的像素点，这些算子对其进行灰度增强。
3.2.3 局部阈值法3.2.3.1局部阈值法的概念局部阈值法是用像素灰度值和此像素邻域的局部灰度特性来确定该像素的阈值的，当照明不均匀，有突发噪声，或者背景灰度变化较大时，局部阈值确定技术必须根据像素的坐标位置关系自动确定不同阈值，实施动态的自适应二值化处理。