最大类间方差法确定阈值_图像二值化方法大津算法「建议收藏」

最大类间方差法确定阈值_图像二值化方法大津算法「建议收藏」Otsu算法,又被称为最大类间方差法(大津算法),是一种确定阈值的算法

Otsu算法,又被称为最大类间方差法(大津算法),是一种确定阈值的算法。

1. 算法理解

Otsu算法之所以称为最大类间方差法是因为,该方法主要是通过阈值进行前后背景分割,而该方法确定最佳阈值的方法是该值使类间方差最大,它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

2. 算法原理

以灰度图像为例,对于图像 i m g img img,我们可以将其看作一个 M × N M\times N M×N大小的矩阵,即图像中的像素,每一个值即为像素值,其中像素值在 ( 0   255 ) (0~255) (0 255)之间。
前景(即目标)和背景的分割阈值记作 o p t i m a l t h r e s h o l d optimal_{threshold} optimalthreshold,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为 ω 0 ω_0 ω0,前景平均灰度记为 μ 0 μ_0 μ0;背景像素点数占整幅图像的比例记为 ω 1 ω_1 ω1,其平均灰度记为 μ 1 μ_1 μ1。图像的总平均灰度记为 μ μ μ,类间方差记为 m a x i m u m maximum maximum
假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M×N,图像中像素的灰度值小于阈值 o p t i m a l t h r e s h o l d optimal_{threshold} optimalthreshold的像素个数记作 N 0 N_0 N0,像素灰度大于等于阈值 o p t i m a l t h r e s h o l d optimal_{threshold} optimalthreshold的像素个数记作 N 1 N_1 N1,则有:
            ω 0 = N 0 / ( M × N )             (1)       ω_0=N_0/ (M×N) \tag{1}              ω0=N0/(M×N)      (1)
                   ω 1 = N 1 / ( M × N )             (2)       ω_1=N_1/ (M×N) \tag{2}              ω1=N1/(M×N)      (2)
                   N 0 + N 1 = M × N             (3)       N_0 + N_1 = M×N\tag{3}              N0+N1=M×N      (3)
                   1 = ω 0 + ω 1             (4)       1 = ω_0 + ω_1\tag{4}              1=ω0+ω1      (4)
                   μ = ω 0 × μ 0 + ω 1 × μ 1             (5)       μ = ω_0 \times μ_0 + ω_1 \times μ_1\tag{5}              μ=ω0×μ0+ω1×μ1      (5)
                   m a x i m u m = ω 0 × ( μ 0 − μ ) 2 + ω 1 × ( μ 1 − μ ) 2 (6)       maximum = ω_0 \times (μ_0 – μ)^2 + ω_1 \times (μ_1 – μ)^2\tag{6}       maximum=ω0×(μ0μ)2+ω1×(μ1μ)2(6)
将式(5)代入式(6),得到等价公式(7):
            m a x i m u m = ω 0 × ω 1 × ( μ 0 − μ 1 ) 2 (7)       maximum = ω_0 \times ω_1 \times (μ_0 – μ_1)^2\tag{7}       maximum=ω0×ω1×(μ0μ1)2(7)
采用遍历的方法得到使类间方差 m a x i m u m maximum maximum最大的阈值 o p t i m a l t h r e s h o l d optimal_{threshold} optimalthreshold

3. 分割方式

通过使用Ostu 算法对最佳阈值求解后,我们可以选择不同的分割方式进行分割,分割方式如下:


  • 二值法( t h r e s h    b i n a r y thresh \;binary threshbinary)
    i m g ( i , j ) = { m a x v a l i f i m g ( i , j ) > t h r e s h o l d 0 o t h e r w i s e (8) img(i,j)=\begin{cases} maxval & if \quad img(i,j)>threshold\\ 0 & otherwise \end{cases}\tag{8} img(i,j)={
    maxval0ifimg(i,j)>thresholdotherwise
    (8)

    当然,该方法也可以稍微转变,改变前后背景,即目标,如公式(9)
    i m g ( i , j ) = { 0 i f i m g ( i , j ) > t h r e s h o l d m a x v a l o t h e r w i s e (9) img(i,j)=\begin{cases} 0& if \quad img(i,j)>threshold\\ maxval & otherwise \end{cases}\tag{9} img(i,j)={
    0maxvalifimg(i,j)>thresholdotherwise
    (9)

    公式(9)也可以被称作逆二值法( t h r e s h    b i n a r y    i n v thresh \;binary\;inv threshbinaryinv)

  • 截断法( t h r e s h    t r u n c thresh \;trunc threshtrunc)
    i m g ( i , j ) = { t h r e s h o l d i f i m g ( i , j ) > t h r e s h o l d i m g ( i , j ) o t h e r w i s e (10) img(i,j)=\begin{cases} threshold& if \quad img(i,j)>threshold\\ img(i,j) & otherwise \end{cases}\tag{10} img(i,j)={
    thresholdimg(i,j)ifimg(i,j)>thresholdotherwise
    (10)

    该方法能不能像上面方法一样,有一个逆截断法呢?当然也是可以的,可以根据具体需要进行相应的改变。
    逆截断法( t h r e s h    t r u n c    i n v thresh \;trunc\;inv threshtruncinv) 如公式(11)所示:
    i m g ( i , j ) = { i m g ( i , j ) i f i m g ( i , j ) > t h r e s h o l d t h r e s h o l d o t h e r w i s e (11) img(i,j)=\begin{cases} img(i,j)& if \quad img(i,j)>threshold\\ threshold & otherwise \end{cases}\tag{11} img(i,j)={
    img(i,j)thresholdifimg(i,j)>thresholdotherwise
    (11)

  • 归零法( t h r e s h    t o z e r o thresh\;tozero threshtozero)
    i m g ( i , j ) = { i m g ( i , j ) i f i m g ( i , j ) > t h r e s h o l d 0 o t h e r w i s e (12) img(i,j)=\begin{cases} img(i,j)& if \quad img(i,j)>threshold\\ 0& otherwise \end{cases}\tag{12} img(i,j)={
    img(i,j)0ifimg(i,j)>thresholdotherwise
    (12)

逆归零法( t h r e s h    t o z e r o    i n v thresh\;tozero\;inv threshtozeroinv) 如公式(13)所示:
i m g ( i , j ) = { 0 i f i m g ( i , j ) > t h r e s h o l d i m g ( i , j ) o t h e r w i s e (13) img(i,j)=\begin{cases} 0& if \quad img(i,j)>threshold\\ img(i,j)& otherwise \end{cases}\tag{13} img(i,j)={
0img(i,j)ifimg(i,j)>thresholdotherwise
(13)

4. 算法评价

优点:算法简单,当目标与背景的面积相差不大时,能够有效地对图像进行分割。

缺点:类间方差法对噪声以及目标大小十分敏感,它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。当目标与背景的大小比例悬殊时(例如受光照不均、反光或背景复杂等因素影响),类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰,或者目标与背景的灰度有较大的重叠时,效果不不是很理想。

原因:该方法忽略了图像的空间信息,同时将图像的灰度分布作为分割图像的依据,对噪声也相当敏感。

5. 算法实现

以下方图片为例:

原图

使用Ostu 算法进行分割的效果如下:
Ostu算法分割效果

上图分割时使用的是归零法。

算法代码

  • Ostu算法(最大类间方差代码)
function[optimal_threshold] = Maximum_between_class_variance(img)
    [row, col] = size(img);
    count_pixel = row * col;
    maximum = -1;
    for i=0:255
        N0 = sum(sum(img<i));
        N1 = count_pixel - N0;
        omega0 = N0 / count_pixel;
        omega1 = 1 - omega0;
        mu0 = sum(img(img<i)) / N0;
        mu1 = sum(img(img>=i)) / N1;
        g = omega0 * omega1 * (mu0 - mu1) ^ 2;
        if g > maximum
            maximum = g;
            optimal_threshold = i;
        end
    end
end
  • 测试代码
img = imread("fig.tif");
imshow(img)
threshold = Maximum_between_class_variance(img);
img(img<=threshold) = 0;
imshow(img);

今天的文章最大类间方差法确定阈值_图像二值化方法大津算法「建议收藏」分享到此就结束了,感谢您的阅读。

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