主要内容1、最大类间方差法原理概述2、GEE频率分布统计，直方图绘制3、算法具体实现，以GEE JavaScript版本为例4、目标像元提取，以遥感影像提取水体为示例算法原理概念最大类间方差法（又名otsu、大津法）是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。算法假定该图像根据频率分布直方图把包含两类像元（前景像元和背景像元），计算能将两类分开的最佳阈值，使得它们的类内方
由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…...
原创
2021-07-09 16:47:41
2957阅读
由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。 参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址&
转载
2024-06-26 13:34:28
104阅读
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2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。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像
转载
2023-09-16 11:28:50
118阅读
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2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。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像
最大类间方差法（otsu）的原理：
阈值将原图象分成前景，背景两个图象。
前景：用n1,csum, m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度
后景：用n2, sum-csum, m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度
当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准
而在ot
转载
2014-04-03 15:51:00
251阅读
2评论
由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址算法思想：假设一幅图像有L个灰度级[1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…+nL。为了讨论方便，我们
原创
2021-11-08 09:54:49
282阅读
由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址算法思想：假设一幅图像有L个灰度级[1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…+nL。为了讨论方便，我们
原创
2021-11-08 11:41:10
468阅读
由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址算法思想：假设一幅图像有L个灰度级[1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…+nL。为了讨论方便，我们
原创
2022-04-09 10:58:15
3095阅读
1 简介在现代战争中,快速而有效的对攻击目标进行识别和跟踪对获取战争主 动权起着很重要的作用,而要达到这个目的,就需要从目标图像中准确的分割 出目标.在图像分割中,阈值的选取至关重要.最大类间方差法是一种常用而 有效的图像分割算法,并已在许多实时场合中采用.为满足高速场合的要求, 本文采用 Altera 公司的 Cyclone II 系列的 FPGA 实现类间方差的计算.实验结 果表明,本设计能够
原创
2022-02-23 18:52:13
442阅读
最大类间方差法+形态学处理实现数硬币理论最大类间方差法图像的形态学处理实现步骤代码处理效果 理论最大类间方差法简介最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因
from matplotlib import pyplot as plt # cv2.imread()用于读取图片文件 # imread函数有两个参数，第一个参数是图片路径，第二个参数表示读取图片的形式 image = cv2.imread('shengwuxibao.jpg') # cv2.cvt ...
转载
2021-10-04 21:59:00
1834阅读
2评论
从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大(就是能自动区分图像前景与背景的二值化)它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构
原创
2022-01-25 11:38:40
2288阅读
最大类间方差的求解过程，就是在解空间中查找到一个最优的解，使得其方差最大，而遗传算法能非线性快速查找最优解k及最大的方差，其步骤如下：1） 为了使用遗传算法，首先必须对实现解空间的数值编码，产生染色体单元。由于所采集到的道路图像的灰度图由0-255个灰度值组成，正好对应着一个8位二进制即一个字节，因此使用一个字节作为染色体。
原创
2021-07-09 16:02:05
485阅读
最大类间方差的求解过程，就是在解空间中查找到一个最优的解，使得其方差最大，而遗传算法能非线性快速查找最优解k及最大的方差，其步骤如下：1） 为了使用遗传算法，首先必须对实现解空间的数值编码，产生染色体单元。
原创
2021-07-09 17:26:36
599阅读
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差
转载
2016-04-10 14:18:00
262阅读
2评论
推荐用法：（参数勿动） threshold(gray,binary,0,255,CV_THRESH_OTSU+CV_THRESH_BINARY);
转载
2015-11-20 22:41:00
97阅读
2评论
图像分割最大熵法（Maximum Entropy Method for Image Segmentation）是一种基于信息论的分割技术，广泛应用于图像处理领域。本文将详细记录如何使用Python实现这一方法，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和安全加固的各个方面。
### 环境配置
在开始之前，我们需要配置Python开发环境并安装所需的库。以下是环境配置的思维导图，展示了
最大熵法进行图像分割是图像处理领域的一个重要技术，特别适用于处理模糊和复杂背景的图像。本文将详细记录使用Python实现最大熵法进行图像分割的过程，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
### 版本对比
版本演进史如图所示：
```mermaid
timeline
title 最大熵法图像分割版本演进
2020-01-01 : v1.0 发布
数字图像处理实验（六）|图像分割{阈值分割、直方图法、OTUS最大类间方差法(edge、im2dw、imfilter、imresize)、迭代阈值法、点检测}（附matlab实验代码和截图）sobel算子、Prewitt算子、roberts算子、log算子、零交叉及canny算子
原创
2022-12-12 15:52:12
1274阅读
点赞
