阈值分割的算法

‘壹’ 迭代收缩阈值算法原理

迭代收缩阈值算法原理是一种基于阈值分割的图像分割算法。将待分割的图像进行预处理，消除噪声和背景干扰。根据设定的初始阈值，将图像分为两个部分，分别为目标区域和背景区域。对目标区域和背景区域进行平均灰度值的计算，并计算两个区域的平均灰度值的平均数，作为新的阈值。将新的阈值代入，重复进行图像分割和阈值计算，直到阈值不再发生变化或者达到设定的最大迭代次数为止。最后将目标区域和背景区域输出。完成图像分割。迭代收缩阈值算法的优点是可以自适应地选择阈值，有效地处理光照不均、图像噪声等问题。但是，该算法对于图像中存在重叠部分的目标分割效果较差，且对于复杂的背景干扰难以处理。因此，在使用该算法进行图像分割时，需要根据具体情况进行调整和优化。

‘贰’ otsu阈值分割算法是什么

Otsu算法：最大类间方差法(大津算法)，是一种确定阈值的算法。

之所以称为最大类间方差法是因为，用该阈值进行的图像固定阈值二值化，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。

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：当图像中的目标与背景的面积相差很大时，表现为直方图没有明显的双峰，或者两个峰的大小相差很大，分割效果不佳，或者目标与背景的灰度有较大的重叠时也不能准确的将目标与背景分开。