이미지 분단은 픽셀이 검은 색 또는 흰색 인 이진 이미지로 회색 이미지를 변환하는 과정입니다. Otsu의 방법은이 변환을위한 최적의 임계값을 결정하는 데 사용되는 인기있는 기술입니다. 그것은 자동으로 이지와 배경 사이의 명확한 분리를 선도하는 인트라 클래스 가변성을 최소화하는 임계값을 찾습니다.

Otsu의 방법 이해

Otsu의 방법은 회색 이미지의 픽셀 인텐스의 신비를 분석합니다. 모든 가능한 임계 값을 평가하고 각 수준의 차이를 나타내는 측정을 계산합니다. 이 차이를 극대화하는 임계 값은 binarization의 최적의 값으로 선택됩니다.

Threshold를 계산하는 단계

과정은 몇몇 단계 포함합니다:

  • 회색 이미지의 histogram을 Compute.
  • 각 강도 수준의 확률을 계산합니다.
  • 모든 가능한 임계값을 통해 클래스의 차이를 계산합니다.
  • 최대의 variance를 산출하는 임계값을 선택합니다.

오쓰의 방법의 신청

Otsu의 방법은 문서 분석, 의료 이미징 및 객체 감지를 포함한 다양한 이미지 처리 작업에서 널리 사용됩니다. 자동적인 임계값을 결정하는 능력은 최소 수동 개입을 요구하는 자동화 시스템에 대한 가치입니다.