![cover image](https://wikiwandv2-19431.kxcdn.com/_next/image?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/46/Image_processing_post_otsus_algorithm.jpg/640px-Image_processing_post_otsus_algorithm.jpg&w=640&q=50)
Метод Оцу
З Вікіпедії, безкоштовно encyclopedia
У комп'ютерному баченні та обробці зображень метод Оцу, названий на честь Нобуюкі Оцу[en] (大津展之 Ōtsu Nobuyuki), є методом, заснованим на кластеризації, для автоматичного обчислення порогового зображення,[1] або зведення сірого зображення до бінарного зображення. Алгоритм передбачає, що зображення містить два класи пікселів, наступної бі-модальної гістограми: пікселі переднього плану і пікселі тла, потім обчислюється оптимальний поріг, що розділяє два класи, так, що їх комбінований діапазон (дисперсія кластера) є мінімальною або рівноцінною (тому що сума попарних квадратичних відстаней постійна), так, що їх міжкластерна дисперсія є максимальною.[2] Отже, метод Оцу є приблизно одновимірним дискретним аналогом дискримінантного аналізу Фішера. Метод Оцу також безпосередньо пов'язаний з методом оптимізації Дженкса[en].
![Thumb image](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/46/Image_processing_post_otsus_algorithm.jpg/640px-Image_processing_post_otsus_algorithm.jpg)
![Thumb image](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4b/Image_processing_pre_otsus_algorithm.jpg/640px-Image_processing_pre_otsus_algorithm.jpg)
Розширення вихідного методу до багаторівневого порогового значення називається багатоточковим методом Оцу.[3]