求阈值最佳方法.doc

OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。 1. OTSU算法原理简介 对于一幅图像，设当前景与背景的分割阈值为t时，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。则整个图像的均值为u = w0*u0+w1*u1。建立目标函数g(t)=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2，g(t)就是当分割阈值为t时的类间方差表达式。OTSU算法使得g(t)取得全局最大值，当g(t)为最大时所对应的t称为最佳阈值。OTSU算法又称为最大类间方差法。 2.OTSU算法例程下面是OSTU算法的C语言代码及其测试，代码基于opencv。cpp view plaincopy1. #include2. #include3. 4. intotsu(IplImage*image)5. 6. assert(NULL!=image);7. 8. intwidth=image-width;9. intheight=image-height;10. intx=0,y=0;11. intpixelCount256;12. floatpixelPro256;13. inti,j,pixelSum=width*height,threshold=0;14. 15. uchar*data=(uchar*)image-imageData;16. 17. /初始化18. for(i=0;i256;i+)19. 20. pixelCounti=0;21. pixelProi=0;22. 23. 24. /统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数25. for(i=y;iheight;i+)26. 27. for(j=x;jwidthStep+j+;30. 31. 32. 33. 34. /计算每个像素在整幅图像中的比例35. for(i=0;i256;i+)36. 37. pixelProi=(float)(pixelCounti)/(float)(pixelSum);38. 39. 40. /经典ostu算法,得到前景和背景的分割41. /遍历灰度级0,255,计算出方差最大的灰度值,为最佳阈值42. floatw0,w1,u0tmp,u1tmp,u0,u1,u,deltaTmp,deltaMax=0;43. for(i=0;i256;i+)44. 45. w0=w1=u0tmp=u1tmp=u0=u1=u=deltaTmp=0;46. 47. for(j=0;j256;j+)48. 49. if(jdeltaMax)70. 71. deltaMax=deltaTmp;72. threshold=i;73. 74. 75. /返回最佳阈值;76. returnthreshold;77. 78. 79. intmain(intargc,char*argv)80. 81. IplImage*srcImage=cvLoadImage(D:technologyCVDatabaseimagerice.png,0);82. assert(NULL!=srcImage);83. 84. cvNamedWindow(src);85. cvShowImage(src,srcImage);86. 87. IplImage*biImage=cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),8,1);88. 89. /计算最佳阈值90. intthreshold=otsu(srcImage);91. /对图像二值化92. cvThreshold(srcImage,biImage,threshold,255,CV_THRESH_BINARY);93. 94. cvNamedWindow(binary);95. cvShowImage(binary,biImage);96. 97. cvWaitKey(0);98. 99. cvReleaseImage(&srcImage);100. cvReleaseImage