基于核空间的Otsu阈值法
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 ]
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。
Otsu阈值方法的二种修改形式
西 安 邮 电 学 院 学 报 JOU RNA L OF XI AN U NI VERSIT Y O F POST AN D T ELECOM M U N ICAT IO NS
O ct. 2003 V ol. 8 N o. 4
Otsu 阈值方法的二种修改形式
章小平 , 范九伦 , 裴继红
0(
2 0(
t) +
1(
t)
2 1(
t)
( 8) ( 9)
2 #% 1(
t)
综上所述 , 根据式 ( 7) 和式 ( 9) , 我 们可以得到 Ost u 的 阈值选取 方法的两 种改进形 式, 分 别如式 ( 10) 和式( 11) 所示。 t * = arg 0 ∀max {( t ∀ G- 1 t * = arg 0 ∀m in { t ∀ G- 1
的情况下, 用公式 ( 11) 比其它二者更合适。
图1
图2 [ 2] J. Kittler and JIllingw orth. On thr eshold selection using clustering criteria[ J] . IEEE T rans. SM C- 15( 5) ( 1985) 652- 655. [ 3] A . D. Brink. Gray - level thr esholding of imag e using a cor relation criterion [ J] . Pattern R ecognition Letters 9 ( 1989) 335- 341. [ 4] T . Kurita, T . N. Otsu, N . Abdelmalik, M aximum likeli hood thresholding based on po pulatio n mix ture models [ J] . Pattern Recognition 25( 1992) , pp. 1231- 1240. [ 5] [ 6] [ 7] 付忠良 . 图象阈 值选取 方法 - Otsu 方法 的推广 [ J] . 计 算机应用 , 2000, 20( 5) : 37- 39. 付忠良 . 一些新的图象阈值选取方 法 [ J] . 计 算机应用 , 2000, ( 10) : 13- 15. 参 [ 1] 考 文 献 付忠良 . 图象阈 值选取方 法的 构造 [ J] . 中国图 象图 形 学报 , 2000, ( 5) A( 6) : 466- 469.
otsu原理
otsu原理Otsu原理是一种图像分割算法，通常用于将图像分成背景和前景两个部分。
它是由日本学者大津展之在1979年提出的，被广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。
Otsu原理的核心思想是找到一个阈值，将图像的灰度级分成两个部分，使得背景和前景之间的类间方差最大化。
在图像分割中，类间方差是衡量前景和背景之间差异的一个指标，如果类间方差较大，说明分割效果较好。
具体而言，Otsu原理的算法流程如下：1. 统计图像中每个灰度级的像素数目，得到灰度级直方图。
2. 遍历所有可能的阈值，计算每个阈值下的类间方差。
3. 选择使得类间方差最大的阈值作为最终的分割阈值。
Otsu原理的优点是简单且有效，适用于各种类型的图像。
它不需要任何先验知识，只需根据图像本身的特点来选择最佳的分割阈值。
此外，Otsu原理还具有较高的计算速度，适合实时图像处理和大规模图像数据分析。
在实际应用中，Otsu原理广泛应用于图像分割、目标识别、图像增强等领域。
通过将图像分割成背景和前景两个部分，可以方便地进行后续处理，如图像识别、特征提取等。
同时，Otsu原理也可以用于图像增强，通过调整分割阈值，可以使得图像的对比度更加明显。
然而，Otsu原理也存在一些局限性。
首先，它假设图像是单一背景和单一前景组成的，对于复杂的图像场景可能无法得到理想的分割效果。
其次，Otsu原理对噪声比较敏感，当图像中存在大量噪声时，分割结果可能会受到干扰。
为了克服Otsu原理的局限性，研究者们提出了许多改进的方法。
例如，基于Otsu原理的自适应阈值分割算法，可以根据图像的局部特征来选择不同的阈值，以适应复杂的图像场景。
此外，还有一些基于机器学习的图像分割算法，通过训练模型来自动学习最佳的分割阈值。
Otsu原理是一种简单而有效的图像分割算法，通过最大化类间方差来实现背景和前景的分离。
它在图像处理和计算机视觉领域具有广泛的应用前景，并且可以通过改进和优化来满足不同场景的需求。
一种改进的Otsu图像阈值分割算法
性要求 ， 所以不能直接采用 ， 需要对其进行改进。
２ Ｏｓ ｔ ｕ法
Ｏｓ 法＿ ４以图像的灰度直方 图为依据 ， ｔ ｕ ３ Ｉ 利用
作者简介： 陈 峥 （ ９ ３一） 女 ， １８ ， 助理 工程 师， 研究 方向 为红外
图像处理技术研究 。Ｅ ｍ ｉ ｃｅｚｅ ｇｅ ａｌ ６ ．ｏ — ａｌ ｈ ｎｈ ｎ＿ ｍ ｉ ： ＠１３ ｃｉ ｎ
ｍｅ ｔｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｏ ａ ｅ ｅ ｔｒｓ ｇ ｅ ｔｔ ｎ ｅ ｅ ｔ ｎ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｃ ｌ Ｕａ ｉｎ ｔ ｉｎ ｆ ｎ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｃ ｎ ｇ ｔ ｔ ｅ ｓ ｔ ｂ ｅ ｍ ｎ ａｉ ｆ ｃ ｄ ｒ ｄ ｃ ａｃ ｌｔ ｉ ｓｇ ｉ － ｏ ａ ｈ ｏ ｍｅ ｉ
于 Ｏｓ ｔｕ法 。
关键 词 ： 图像分 割 ； ｔ Ｏｓ ； ｕ法 红外 图像 ； 阈值 化分 割 中 图分类号 ： Ｎ １ ． ３ Ｔ ９ １ ７ 文献标 识码 ： Ｄ ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ １５ ７ ．０ ２ ０ ． ２ Ａ ＯＩ １ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ －０ ８ ２ １ ．５ ０ ３ ｓ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｓｏ ｅ ｏ ｅ ｃａ ｓｃ ｌｍｅｈ ｄ ｏ ｍａ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｓ ｇ ｎａ ｉｎ， Ｓ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｗｉ ｅｙ ａ ｐ ｉｄ ｓｒ ｃ ： ｎ ｆｔ ｌｓ ｉａ ｔｏ ｓｆ ｒｉ ｇ ｈ ｅ ｈ ｌ ｅ ｍｅ ｔｔ ｈ ｏ ＯＴ Ｕ ａｇ ｒ ｈ ｈ ｂ ｅ ｄ ｌ ｐ ｌ ｉ ｓ ｅ
（ ． ｈｎ ｉ ｏ ｅＭｉ ｉ ｃｄｍ ，ｕ ｙｎ ７０ ９ Ｃ ｉａ １ Ｃ ｉａＡｒ ｒ ｓ ｌ Ａ ａｅ ｙ Ｌ ｏａ ｇ ０ ， ｈｎ ； ｂｎ ｓｅ ４１
otsu阈值处理matlab
文章标题：探索Otsu阈值处理在Matlab中的应用一、引言Otsu阈值处理是一种图像分割方法，旨在寻找最佳的阈值，以将图像分成两个部分：背景和对象。
在Matlab中，Otsu阈值处理有着广泛的应用，通过自动计算最佳阈值来实现图像分割。
在本文中，我们将深入探讨Otsu阈值处理在Matlab中的原理、应用和优缺点，以帮助读者更好地理解这一概念。
二、Otsu阈值处理的原理Otsu阈值处理的核心思想是寻找一个阈值，使得在该阈值下背景和对象的类内方差最小，类间方差最大。
具体而言，在图像直方图中，通过计算每个灰度级别的像素在整个图像中的概率分布，以及对应的灰度级别的类内方差和类间方差，最终得出最佳阈值。
在Matlab中，可以通过内置的otsuthresh函数来实现Otsu阈值的计算。
三、Otsu阈值处理的应用Otsu阈值处理在Matlab中广泛应用于图像分割、目标检测、医学图像处理等领域。
通过Otsu阈值处理，可以有效地将图像分成背景和对象两部分，为后续的图像处理和分析提供了基础。
在Matlab中，通过imbinarize函数可以直接调用Otsu阈值处理来实现图像的二值化。
四、Otsu阈值处理的优缺点Otsu阈值处理的优点在于对图像的自适应性强，能够根据图像的特性自动计算最佳阈值，无需人工干预。
Otsu阈值处理能够有效地区分目标和背景，适用于复杂的图像场景。
然而，Otsu阈值处理也存在一些缺点，例如对噪声敏感、对弱对比度图像效果不佳等。
五、个人观点与理解在我看来，Otsu阈值处理是一种非常有效的图像分割方法，在Matlab中的应用也为图像处理的自动化和智能化提供了重要支持。
然而，在实际应用中，我们也需要考虑到Otsu阈值处理的局限性，并结合具体的图像特点选择合适的算法和参数，以达到最佳的图像分割效果。
六、总结与回顾通过本文的阐述，我们对Otsu阈值处理在Matlab中的原理、应用和优缺点有了更清晰的认识。
一种基于模糊集和Otsu的图像阈值分割方法及装置[发明专利]
![一种基于模糊集和Otsu的图像阈值分割方法及装置[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/2a79229601f69e3142329463.png)
专利名称：一种基于模糊集和Otsu的图像阈值分割方法及装置
专利类型：发明专利
发明人：孙林,王亚文,范梦雨,赵明,李梦莹,孟新超,王蓝莹,殷腾宇,赵婧,张云萍
申请号：CN201810128721.9
申请日：20180208
公开号：CN108510499A
公开日：
20180907
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及图像分割领域，具体涉及一种基于模糊集和Otsu的图像阈值分割方法及装置。
本发明首先基于模糊集给出了新的模糊增强隶属函数；然后利用均方差的离散化方法，构造了Otsu的类间方差；最后结合Renyi熵理论，引入权重计算给出图像的Renyi熵，再使用最大Renyi熵的阈值完成图像分割。
本发明相比传统的阈值分割算法，在分割边缘的准确性和对噪声的鲁棒性上具有较好的优势，同时也具有良好的稳定性和分割效果，可以有效地提高图像分割的精度。
申请人：河南师范大学
地址：453007 河南省新乡市建设东路46号
国籍：CN
代理机构：郑州睿信知识产权代理有限公司
代理人：崔旭东
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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。
opencv otsu阈值
opencv otsu 阈值介绍在图像处理中，阈值处理是一种常见而重要的操作。
通过阈值处理，我们可以将图像分割成不同的区域，便于后续的图像分析和处理。
而Otsu 阈值法是一种自动确定二值图像阈值的方法，它可以根据图像的直方图自适应地选择最佳的阈值，从而使得前景区域和背景区域的差异最大化。
Otsu 阈值法原理Otsu 阈值法是由日本学者大津展之于1979年提出的，它的原理基于图像的灰度直方图。
假设图像的灰度级别为L ，每个灰度级别对应的像素数为Ni ，总像素数为N 。
Otsu 阈值法的目标是找到一个阈值T ，通过将灰度级别小于等于T 的像素归为一类，灰度级别大于T 的像素归为另一类，从而使得两个类之间的类内方差最小，类间方差最大。
具体来说，Otsu 阈值法将图像分为前景和背景两个类别，通过计算类别内像素的方差和类别间像素的方差，并选择使得类别间方差最大的阈值作为最终的阈值。
在Otsu 阈值法中，我们需要计算两个方差：类别内方差和类别间方差。
类别内方差用来评估单个类别内像素的分布情况，它可以通过以下公式计算：σintra 2(T )=∑N i N Ti=0⋅(μ0−μT )2 其中，T 为阈值，Ni 为灰度级别i 对应的像素数，N 为总像素数，μ0和μT 分别为类别0（灰度级别小于等于T ）和类别T （灰度级别大于T ）的平均灰度。
类别间方差用来评估两个类别之间的差异，它可以通过以下公式计算：σinter 2(T )=∑N i N L−1i=T+1⋅(μT −μi )2 其中，L 为总的灰度级别数。
通过计算不同阈值下的类别内方差和类别间方差，我们可以选择使得类别间方差最大化的阈值作为最终的阈值。
Otsu阈值法的实现在使用Otsu阈值法时，我们常使用OpenCV库中的cv2.threshold函数。
这个函数接收一个输入图像和一个初始阈值，然后返回最终的阈值和二值化后的图像。
以下是使用Otsu阈值法的代码示例：import cv2# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg', 0)# 进行Otsu阈值处理ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)# 显示结果cv2.imshow("Original Image", img)cv2.imshow("Otsu Threshold", thresh)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在这个示例中，我们首先读取一张灰度图像，并将其传递给cv2.threshold函数，同时指定阈值为0。
基于多阈值Otsu关键算法的乳腺钼靶图像肿块分割研究
基于多阈值Otsu关键算法的乳腺钼靶图像肿块分割研究基于多阈值Otsu关键算法的乳腺钼靶图像肿块分割研究摘要：乳腺癌是威胁女性健康的重要疾病之一，乳腺钼靶图像肿块分割技术对乳腺癌的早期诊断具有重要意义。
本研究提出了一种基于多阈值Otsu关键算法的乳腺钼靶图像肿块分割方法，通过对图像进行前景与背景的分离，实现肿块的准确定位。
1. 引言乳腺癌是女性常见的一种恶性肿瘤，早期诊断对提高治愈率和生存率至关重要。
乳腺钼靶图像是常用的乳腺肿瘤检查手段之一，但如何从图像中准确分割出肿块仍然是一个具有挑战性的问题。
2. 相关工作乳腺钼靶图像处理主要包括前景提取、肿块分割和特征提取等步骤。
目前，传统的肿块分割方法主要基于阈值分割算法，如Otsu算法。
但是，单一阈值方法对于图像复杂背景下的肿块分割效果有限。
3. 多阈值Otsu关键算法本研究提出了一种多阈值Otsu关键算法，在传统阈值分割的基础上进行改进，提高了肿块分割的准确性。
算法的具体步骤如下：步骤1：对乳腺钼靶图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提高图像质量。
步骤2：使用Otsu算法对图像进行二值化，得到初始的二值图像。
步骤3：根据初始二值图像计算前景区域与背景区域的灰度直方图，并选择多个阈值进行分割。
步骤4：对每个阈值进行迭代，根据与前景区域灰度值的比较，将像素点分为前景和背景。
步骤5：根据分割结果计算肿块的特征，包括面积、周长等。
步骤6：根据肿块的特征进行筛选和优化，得到最终的肿块分割结果。
4. 实验结果与分析本研究选取了100个乳腺钼靶图像进行实验，与传统Otsu算法相比，多阈值Otsu关键算法在肿块分割准确性上有明显提高。
具体实验结果如下：多阈值Otsu关键算法的分割准确率达到了92%，而传统Otsu算法的分割准确率仅为85%。
5. 结论与展望本研究提出了基于多阈值Otsu关键算法的乳腺钼靶图像肿块分割方法，实验结果表明其在肿块分割准确性方面有较好的效果。
自动阈值迭代法及Otsu法实验报告
数字图像处理实验自动阈值迭代法及Otsu法姓名：学好：指导老师：王韬时间：2012年5月自动阈值迭代法及Otsu法实验报告一、实验原理大津法由大津于1979年提出，对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。
图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。
从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2 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分割出的前景和背景两部分构成了整幅图像，而前景取值u0，概率为 w0，背景取值u1，概率为w1，总均值为u，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。
二、实验步骤自动阈值（迭代法）步骤（1）估计一个阈值T（比如均值）（2）用阈值T将灰度直方图分割成两个区域R1、R2（3）分别计算两个区域R1、R2内的灰度平均值u1和u2（4）选择新阈值T=(u1+u2)/2（5）重复上述工作3~5次，直到前后两次的阈值不变自动阈值（Otsu法）步骤（1）.计算直方图（2）.设置初值：wi(0)以及ui(0)（3）.从1到最大值设置阈值T。
更新wi (t)以及ui (t)。
计算σb(t) * σb(t)。
（4）.选取最大σb(t) * σb(t)对应的T三、实验程序#include <afx.h>#include <windows.h>#include <iostream.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>int nWidth; //图像宽度int nHeight; //图像高度int nColorBits; //每个像素所占位数int nColor; //图像颜色数int nLen; //图像文件大小，以字节数计int nByteWidth; //图像每行字节数BYTE *lpBitmap; //指向图像首字节的指针BYTE *lpBits; //指向图像实际数据的指针void OpenFile(CString FileName);void SaveFile(CString FileName);void OtusTHreshold(void);/*函数名称OpenFile() 功能：读取一幅BMP图像*/void OpenFile(CString FileName){//创建文件语句HANDLEhFile=::CreateFile(FileName,GENERIC_READ,FILE_SHARE_READ,NULL,OPEN _EXISTING,FILE_ATTRIBUTE_NORMAL,NULL);if(hFile==0){printf("不能打开文件，请重新选择！\n");return;}//读取图像文件DWORD WriteNum;BITMAPFILEHEADER BFH;//文件头ReadFile(hFile,&BFH,14,&WriteNum,NULL);//读取文件头，共14个字节if((BFH.bfType!='MB')||(WriteNum!=sizeof(BITMAPFILEHEADER))){printf("不是BMP位图文件或数据有误！\n");return;}nLen=GetFileSize(hFile,NULL)-sizeof(BITMAPFILEHEADER);//获取文件的长度lpBitmap=new BYTE[nLen];//存放图像，包括图像的信息头、调色板和像素数据ReadFile(hFile,lpBitmap,nLen,&WriteNum,NULL);//读取图像数据//设置全局变量的值BITMAPINFOHEADER *BIH=((BITMAPINFOHEADER *)lpBitmap);//图像文件的信息头nWidth=BIH->biWidth;//图像的宽度nHeight=BIH->biHeight;//图像的高度nColorBits=BIH->biBitCount;//图像的颜色数nByteWidth=(nWidth*nColorBits+31)/32*4;//图像的扫描宽度nColor=(nColorBits>8)?0:(1<<nColorBits);//调色板中的颜色数lpBits=lpBitmap+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+sizeof(RGBQUAD)*nColor;//指向图像数据的实际位置CloseHandle(hFile);//关闭文件句柄}/*函数名称SaveFile() 功能：保存一幅BMP图像*/void SaveFile(CString FileName){//创建一个文件来保存图像文件HANDLEhFile=::CreateFile(FileName,GENERIC_WRITE,FILE_SHARE_WRITE,NULL,CR EATE_ALWAYS,FILE_ATTRIBUTE_NORMAL,NULL);if(hFile==0){printf("不能创建文件，请重新选择！\n");return;}//创建一个文件头，并保存到创建的文件中unsigned long WriteNum;BITMAPFILEHEADER BFH;BFH.bfType='MB';BFH.bfSize=nLen+sizeof(BITMAPFILEHEADER);BFH.bfOffBits=sizeof(BITMAPFILEHEADER)+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+n Color*sizeof(RGBQUAD);BFH.bfReserved1=BFH.bfReserved2=0;WriteFile(hFile,&BFH,sizeof(BITMAPFILEHEADER),&WriteNum,NULL);//保存改变的位图文件数据WriteFile(hFile,(BITMAPINFOHEADER*)lpBitmap,nLen,&WriteNum,NULL);CloseHandle(hFile);//关闭文件句柄}/*图像分割Otsu法*/void Otus(void){int i,j;//循环变量int nGrayHistogram[256];//灰度直方图数组，并初始化memset(nGrayHistogram,0,sizeof(nGrayHistogram));//统计各个灰度级对应的像素个数，并存放到灰度直方图数组中int nPixel;for(j=0;j<nHeight;j++){for(i=0;i<nWidth;i++){nPixel=lpBits[nByteWidth*j+i];//获取当前像素点的灰度值nGrayHistogram[nPixel]++;//对灰度值统计计数}}float u0,u1;//c0组和c1组的均值float w0,w1;//c0组和c1组的概率int nCount0;//c0组的像素总数int nT,nBestT;//阈值和最佳阈值（对应方差最大时的阈值）float fVaria,fMaxVaria=0;//方差和最大方差//统计直方图中像素点的总数，并存放到nSum中int nSum=0;for(i=0;i<256;i++)nSum+=nGrayHistogram[i];//令阈值nT从0遍历到255for(nT=0;nT<256;nT++){//当阈值为nT时，计算c0组的均值和概率u0=0;nCount0=0;for(i=0;i<=nT;i++){u0+=i*nGrayHistogram[i];nCount0+=nGrayHistogram[i];}u0/=nCount0;w0=(float)nCount0/nSum;//当阈值为nT时，计算c1组的均值和概率u1=0;for(i=nT+1;i<256;i++)u1+=i*nGrayHistogram[i];u1/=(nSum-nCount0);w1=1-w0;fVaria=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1);//计算两组间的方差if(fVaria>fMaxVaria)//记录最大方差和最佳阈值{fMaxVaria=fVaria;nBestT=nT;}}//利用最佳阈值对源图像作分割处理for(j=0;j<nHeight;j++){for(i=0;i<nWidth;i++){if(lpBits[j*nByteWidth+i]<nBestT)lpBits[j*nByteWidth+i]=0;elselpBits[j*nByteWidth+i]=255;}}}void main(){char OpenFileName[200];char SaveFileName[200];cout<<"请输入图像路径"<< endl;gets(OpenFileName);cout<<"请输入保存图像路径"<< endl;gets(SaveFileName);OpenFile(OpenFileName);Otus();cout<<"已完成!"<< endl;SaveFile(SaveFileName);delete []lpBitmap;}四、实验结果原图像：处理后图像：。
otsu的阈值分割算法
otsu的阈值分割算法
Otsu的阈值分割算法是一种自适应阈值分割算法，用于将图
像分为前景和背景。
它基于全局像素灰度值的方差最大化原则，找到一个最佳的阈值来将图像分割。
具体步骤如下：
1. 统计图像的灰度直方图，得到每个灰度级的像素数量。
2. 遍历灰度级，计算每个灰度级对应的前景和背景的平均灰度值和像素数量，并计算前景和背景的权重。
3. 遍历灰度级，根据每个灰度级与整个图像的平均灰度值的差异，计算前景和背景的方差。
4. 遍历灰度级，计算每个灰度级对应的前景和背景的方差之和。
5. 找到使前景和背景方差之和最大的灰度级作为阈值。
通过Otsu的阈值分割算法，可以有效地将图像分割为背景和
前景，是一种常用的图像分割方法。
OTSU阈值分割的实现解读
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。
然而大多数分割方法都不能将图像完美的分割，具体处理时总是在各种约束条件之间找一种合理的平衡。
基于新遗传算法的 Otsu图像阈值分割方法
基于新遗传算法的 Otsu图像阈值分割方法王宏文;梁彦彦;王志华【摘要】Maximum between-class variance ( Otsu ) image segmentation method is a common image threshold segmentation method based on statistical theory , but Otsu image segmentation method has some disadvantages , such as more time-consuming , low segmentation accuracy and false image segmentation .Combining the principles of monkey king genetic algorithms, with Otsu algorithm, image gray, just as optimal threshold, was found.The results show that combined method not only improves the quality of image segmentation but also reduce the computation time .It is very suitable for real-time image processing .%最大类间方差（ Otsu）图像分割法是常用的一种基于统计原理的图像阈值分割方法。
为了改善Otsu耗时较多、分割的精度低、易产生图像误分割等不足，将猴王遗传算法与Otsu算法结合，运用猴王遗传算法的原理，寻找图像灰度的最大类间方差，即最佳阈值。
结果表明，结合后的方法不仅提高了图像的分割质量、缩短了运算时间，而且非常适合图像的实时处理。
【期刊名称】《激光技术》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】4页(P364-367)【关键词】图像处理;最佳阈值;猴王遗传算法;最大类间方差【作者】王宏文;梁彦彦;王志华【作者单位】河北工业大学控制科学与工程学院，天津300130;河北工业大学控制科学与工程学院，天津300130;河北工业大学控制科学与工程学院，天津300130【正文语种】中文【中图分类】TN919.73图像分割是数字图像处理中的关键技术，它通常是为了简化或者改变图像的表示形式，使图像更容易理解和分析［1］。
基于粒子群算法的Otsu法图像阈值分割
基于粒子群算法的Otsu法图像阈值分割
何庆元;韩传久
【期刊名称】《桂林电子科技大学学报》
【年(卷),期】2006(026)005
【摘要】图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,Otsu法是一种效果较好、实现简单的阈值分割方法.针对传统的Otsu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,难以实际应用这一问题,采用协同和带压缩因子的粒子群改进算法求解Otsu阈值,通过分别用改进粒子群算法和标准粒子群算法对
lena测试图像的实验表明,前者相较于后者有更高的精度.而在计算时间方面,两者都不到传统方法的百分之一,有利于提高图像处理的实时性,也证实了将粒子群算法用
于阈值分割是可行的.
【总页数】4页(P355-358)
【作者】何庆元;韩传久
【作者单位】桂林电子科技大学,信息与通信学院,广西,桂林,541004;桂林电子科技大学,信息与通信学院,广西,桂林,541004
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.基于粒子群算法的二维Otsu阈值分割法 [J], 徐翠;陈蒙爱;王广君
2.基于三维Otsu法的红外图像阈值分割 [J], 顾鹏;张玉
3.基于改进Otsu的煤体CT图像阈值分割算法的研究 [J], 王刚;陈雪畅;韩冬阳;秦相杰;冯净
4.基于SOA-Otsu的图像多阈值分割算法研究 [J], 王海龙;张宏伟;张文
5.基于SSA-Otsu的彩色图像多阈值分割研究 [J], 韩超杰;郝玉然;刘亚飞
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基 于核 空 间 的 Ｏｔｕ阈值 法 ｓ
吴 成 茂
（ 安 邮 电学 院 电 子工 程学 院 ， 安 ， １ １ １ 西 西 ７０２）
摘 要 ： 了改善 传 统 Ｏｔｕ分 割 方 法 的分 割 性 能 ， 出 了一 种 基 于核 空 间 函数 变 换 的 崭 新 Ｏｔｕ阈值 化 分 割 方 法 。 为 ｓ 提 ｓ
该 方 法 首 先 利 用 再 生 核 空 间 的 核 函 数 将 低 维 空 间 的样 本 映 射 到 高 维 空 间 ， 样 本 之 间的 差 异 性 度 量 采 用基 于 核 其
函数 的距 离测度 ； 次得 到 了 一 种 基 于 核 空 间距 离的 最 小二 乘 法 并 采 用 迭 代 法 来估 计样 本 均 值 ； 后 得 到 了基 其 最
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于核 函数 距 离和 一 维 直 方 图相 结 合 的 最 小偏 差 图像 阈值 化 分 割 方 法 ， 其 简称 为 核 空 间Ｏｔｕ阚值 法 。实验 结 果 将 ｓ
表 明 ， 于 核 空 间 的 Ｏｔｕ法 相 对 传 统 ０ｔｕ法有 更 好 的 分 割 性 能 。 基 ｓ ｓ
关键词 ： 像分割； 图 阈值 法 ； ｔｕ法 ； Ｏｓ 高斯 核 ； 多项 式 核 中 图分 类 号 ： ３ １ ＴＰ ９ 文 献标 识码 ： Ａ
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第 ２ 卷第 ６ ５ 期
２１ ０ ０年 １ １月
数
据
采
集
与
处
理
Ｖｏ１ ２５ Ｎｏ．６ ．
Ｎｏ ｖ． ２０１ ０
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文章 编号 ： ０ ４ ９ ３ （ ０ ０ ０ — ７ １ ０ １ ０—０ ７ ２ １ ） ６０ ６—５
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