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En vision par ordinateur et traitement d'image, la méthode d'Otsu est utilisée pour effectuer un seuillage automatique à partir de la forme de l'histogramme de l'image[1], ou la réduction d'une image à niveaux de gris en une image binaire. L'algorithme suppose alors que l'image à binariser ne contient que deux classes de pixels, (c'est-à-dire le premier plan et l'arrière-plan) puis calcule le seuil optimal qui sépare ces deux classes afin que leur variance intra-classe soit minimale[2]. L'extension de la méthode originale pour faire du seuillage à plusieurs niveaux est appelée Multi Otsu method[3]. Le nom de cette méthode provient du nom de son initiateur, Nobuyuki Otsu (大津展之, Ōtsu Nobuyuki ).
Dans la méthode d'Otsu, le seuil qui minimise la variance intra-classe est recherché à partir de tous les seuillages possibles :
Les poids représentent la probabilité d'être dans la ème classe, chacune étant séparée par un seuil . Finalement, les sont les variances de ces classes.
Otsu montre que minimiser la variance intra-classe revient à maximiser la variance inter-classe[2]:
qui est exprimée en termes des probabilités de classe et des moyennes de classes qui à leur tour peuvent être mises à jour itérativement. Cette idée conduit à un algorithme efficace.
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