Интернет магазин китайских планшетных компьютеров

Компьютеры - Метод Оцу

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:

Веса ω_i - это вероятности двух классов разделенных порогом t, а σ_i - девиация этих классов.

Оцу показал, что минимизация девиации внутри класса - это то же самое, что и максимизация девиации между классами:

которая выражается в терминах вероятности ω_i и среднее арифметическое класса μ_i, 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 ω_i и μ_i.
3. Для каждого значения порога от t = 1 .. до максимальной интенсивности:
   1. Обновляем ω_i and μ_i
   2. Вычисляем σ_b.
   3. Если σ_b больше, чем имеющееся, то запоминаем σ_b и значение порога t.
4. Искомый порог соответствует максимуму σ_b.