OpenCV中的大津法取阈值程序代码.doc

### OpenCV中的大津法取阈值程序代码详解 #### 一、大津法（Otsu’s Method）概述 大津法，也被称为最大类间方差法，是一种常用的全局阈值选取方法，用于图像二值化处理。其基本思想是通过最大化前景和背景之间的类间方差来确定最佳阈值。类间方差越大，则说明前景和背景之间的差异越大，从而能够获得更好的分割效果。 对于一幅图像，假设存在一个阈值\( t \)，用来分割前景和背景。其中前景点数占图像的比例为\( w_0 \)，平均灰度为\( u_0 \)；背景点数占图像的比例为\( w_1 \)，平均灰度为\( u_1 \)。图像的总平均灰度可以表示为：\( u = w_0 * u_0 + w_1 * u_1 \)。通过遍历所有可能的阈值\( t \)，找到使类间方差\( g = w_0 * (u_0 - u)^2 + w_1 * (u_1 - u)^2 \)最大的那个阈值，这个阈值就是最佳的分割阈值。由于方差是灰度分布均匀性的度量，方差越大，说明构成图像的两部分差异越大，这样可以减少误分类的概率。 为了简化计算，大津法采用了一个等价的公式：\( g = w_0 * w_1 * (u_0 - u_1)^2 \)。 #### 二、OpenCV中实现大津法的程序代码分析 在给定的部分代码中，可以看到大津法在OpenCV中的具体实现过程： 1. **头文件** `Otsu.h` 包含了必要的库文件，并声明了一个函数`Otsu_thres()`，用于实现大津法的阈值分割。 ```c++ #include<cv.h> #include<highgui.h> int Otsu_thres(IplImage*); ``` 2. **源文件** `Otsu.cpp` 实现了具体的逻辑，首先进行了灰度拉伸处理，确保输入图像的灰度范围适中，提高后续计算的准确性和效率。接着计算每个灰度级别的频率，再基于这些频率信息计算类间方差，最终找出最佳阈值。 - **灰度拉伸**：通过计算图像的最大最小灰度值，并进行线性变换，将图像灰度范围拉伸至某个固定区间内。 ```c++ for(i=0; i<height; i++) { for(j=0; j<width; j++) { sa = cvGet2D(img, i, j); if(smax < sa.val[0]) smax = sa.val[0]; if(smin > sa.val[0]) smin = sa.val[0]; } } double a = (dmax - dmin) / (smax - smin); double b = (smax * dmin - dmax * smin) / (smax - smin); if(a > 1) { for(i=0; i<height; i++) { for(j=0; j<width; j++) { sa = cvGet2D(img, i, j); da.val[0] = a * sa.val[0] + b; cvSet2D(img, i, j, da); } } } ``` - **计算频率和均值**：遍历图像的每个像素，统计各个灰度级别的出现频率，并计算图像的总均值。 ```c++ for(i=1; i<256; i++) { n[i] = 0; p[i] = 0; } for(i=0; i<height; i++) { for(j=0; j<width; j++) { s = cvGet2D(img, i, j); gray = s.val[0]; n[gray]++; } } float u = 0; for(i=0; i<256; i++) { p[i] = n[i] / num; u += i * p[i]; } ``` - **计算类间方差并找出最佳阈值**：根据前面计算出的频率和均值信息，循环计算每个可能的阈值对应的类间方差，找到使类间方差最大的阈值作为最终结果。 ```c++ float w0 = 0, w1 = 0, u0 = 0, u1 = 0, tmp0 = 0, tmp1 = 0; float o2[256]; for(k=1; k<256; k++) { w0 = 0; tmp0 = 0; for(i=1; i<=k; i++) { w0 += p[i]; tmp0 += i * p[i]; } if(w0 != 0) u0 = tmp0 / w0; else u0 = 0; w1 = 0; tmp1 = 0; for(i=k+1; i<256; i++) { w1 += p[i]; tmp1 += i * p[i]; } if(w1 != 0) u1 = tmp1 / w1; else u1 = 0; o2[k] = w0 * w1 * (u0 - u1) * (u0 - u1); } ``` #### 三、总结 大津法是一种高效的全局阈值选取方法，在图像分割领域有着广泛的应用。通过上述分析可以看出，OpenCV中的大津法实现不仅考虑了算法本身的优化，还针对实际应用场景进行了适应性调整，如灰度拉伸处理等，这有助于提高算法的实际应用效果。此外，通过具体的代码实现细节，我们可以更深入地理解大津法的工作原理及其在实际工程中的应用技巧。