Интернет магазин китайских планшетных компьютеров



Компьютеры - Метод Оцу

22 января 2011





В области компьютерного распознавания образов и обработки изображения, Метод Оцу используется для выполнения пороговой бинаризации полутоновых изображений. Алгоритм предполагает наличие в изображении двух классов пикселей и ищет оптимальный порог, разделяющий эти два класса так, чтобы их внутриклассовая дисперсия была минимальна. Оригинальный метод был улучшен для поддержки многоуровневых порогов, и на него ссылаются как на Мульти Оцу Метод.

Метод

Метод Оцу ищет порог, уменьшающий девиацию внутри класса, которая определяется как взвешенная сумма девиаций двух классов:
\sigma^2_w=\omega_1\sigma^2_1+\omega_2\sigma^2_2
Веса ωi - это вероятности двух классов разделенных порогом t, а σi - девиация этих классов.

Оцу показал, что минимизация девиации внутри класса - это то же самое, что и максимизация девиации между классами:
\sigma^2_b=\sigma^2-\sigma^2_w=\omega_1\omega_2\left^2
которая выражается в терминах вероятности ωi и среднее арифметическое класса μi, которое в свою очередь может обновляться итеративно. Эта идея привела к эффективному алгоритму.

Алгоритм

  1. Вычислить гистограмму и вероятность для каждого уровня интенсивности.
  2. Вычислить начальные значения для ωi и μi.
  3. Для каждого значения порога от t = 1 .. до максимальной интенсивности:
    1. Обновляем ωi and μi
    2. Вычисляем σb.
    3. Если σb больше, чем имеющееся, то запоминаем σb и значение порога t.
  4. Искомый порог соответствует максимуму σb.


Просмотров: 1199


<<< Медианный фильтр