一维与改进二维Otsu算法：图像分割性能提升

本文主要探讨了Otsu算法的研究与改进，这是一种在图像分割领域广泛应用的方法。Otsu算法最初由Otsu在1979年提出，它基于一维灰度直方图，通过最大化类间方差来确定分割阈值，适用于目标与背景灰度差异明显的场景。然而，当目标与背景的比例不均衡或信噪比较低时，一维Otsu算法的性能会受到影响。 为了克服一维Otsu算法在处理噪声和复杂背景时的局限性，作者引入了二维Otsu算法。这种算法考虑了像素的灰度值及其周围像素的平均灰度值，构建出二维直方图，以此提高分割的准确性和抗噪声能力。二维Otsu方法虽然提高了性能，但计算复杂度也随之增加，对于某些背景复杂的图像，分割效果并不理想。 针对这一问题，本文在文献[3]的基础上，对二维Otsu算法进行了优化。作者提出了一个近似方法，通过简化计算步骤，显著降低了算法的复杂度，使得算法在保持较好分割效果的同时，减少了计算负担。这种改进不仅提升了运算速度，也提升了在实际应用中的效率。 本文首先介绍了传统的一维Otsu算法和二维Otsu算法的工作原理，然后重点阐述了对二维Otsu算法的改进策略。这对于初学者理解图像分割特别是Otsu方法的应用具有重要的参考价值，特别是在处理复杂图像和噪声环境时，改进后的算法提供了更实用的解决方案。通过实验验证，改进后的算法在保持精度的同时，提高了处理效率，为实际图像分析任务提供了更强大的工具。