閾值分割的演算法

『壹』 迭代收縮閾值演算法原理

迭代收縮閾值演算法原理是一種基於閾值分割的圖像分割演算法。將待分割的圖像進行預處理，消除雜訊和背景干擾。根據設定的初始閾值，將圖像分為兩個部分，分別為目標區域和背景區域。對目標區域和背景區域進行平均灰度值的計算，並計算兩個區域的平均灰度值的平均數，作為新的閾值。將新的閾值代入，重復進行圖像分割和閾值計算，直到閾值不再發生變化或者達到設定的最大迭代次數為止。最後將目標區域和背景區域輸出。完成圖像分割。迭代收縮閾值演算法的優點是可以自適應地選擇閾值，有效地處理光照不均、圖像雜訊等問題。但是，該演算法對於圖像中存在重疊部分的目標分割效果較差，且對於復雜的背景干擾難以處理。因此，在使用該演算法進行圖像分割時，需要根據具體情況進行調整和優化。

『貳』 otsu閾值分割演算法是什麼

Otsu演算法：最大類間方差法(大津演算法)，是一種確定閾值的演算法。

之所以稱為最大類間方差法是因為，用該閾值進行的圖像固定閾值二值化，類間方差最大，它是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和前景兩部分，使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小。

演算法評價：

優點：演算法簡單，當目標與背景的面積相差不大時，能夠有效地對圖像進行分割。

缺點：當圖像中的目標與背景的面積相差很大時，表現為直方圖沒有明顯的雙峰，或者兩個峰的大小相差很大，分割效果不佳，或者目標與背景的灰度有較大的重疊時也不能准確的將目標與背景分開。