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].
Розширення вихідного методу до багаторівневого порогового значення називається багатоточковим методом Оцу.[3]