Otsu's method 是一种图像自动阈值的方法，该方法返回一个将图像分为“前景”和“背景”两类的数值，该数值使得上述两类的类内方差最小，即类间方差最大。
图1 原图像
图2 使用 Otsu's method 进行二值化后的图像
算法
\[ \sigma _{w}^{2}(t)=\omega _{0}(t)\sigma _{0}^{2}(t)+\omega _{1}(t)\sigma _{1}^{2}(t) \]
其中，
\(t\) 是将图像分为“前景”和“背景”两类的阈值，\(\omega _{0}\) 和 \(\omega _{1}\) 分别是这两个类的加权数，而 \(\sigma _{0}^{2}\) 和 \(\sigma _{1}^{2}\) 分别是这两个类的方差。
图3 算法可视化动图
## 参考