OSTU二值化算法

介绍

Ostu方法又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为：

1. 先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量

2. 归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点

3. i表示分类的阈值，也即一个灰度级，从0开始迭代

4. 通过归一化的直方图，统计0~i 灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做前景像素) 所占整幅图像的比例w0，并统计前景像素的平均灰度u0；统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素) 所占整幅图像的比例w1，并统计背景像素的平均灰度u1；

5. 计算前景像素和背景像素的方差 g = w0*w1*(u0-u1) (u0-u1)

6. i++；转到4)，直到i为256时结束迭代

7）将最大g相应的i值作为图像的全局阈值

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace cv;

#include <iostream>

int getOstu(const Mat & in);

int main()
{
	Mat img = imread("mobile2.jpeg" ,0);
	Mat img_high_Light = imread("mobile3.jpeg" ,0);
	Mat  dst , dst_HL;

	if(img.empty()  | img_high_Light.empty())
	{
		std::cout<<"Error!!";
		return -1;
	}

	std::cout<<"The return value of getOstu is: "<<getOstu(img);
	std::cout<<"\n"<<"The return value of opencv threshold is: "<<threshold(img , dst ,0,255,CV_THRESH_OTSU);//opencv已实现的大津法

	imshow("origin" ,img);
	imshow("new" , dst);

    waitKey(0);

	threshold(img_high_Light , dst_HL ,0,255,CV_THRESH_OTSU);
	imshow("origin" ,img_high_Light );
	imshow("new",  dst_HL);

	waitKey(0);

	return 0;
}

int getOstu(const Mat & in)
{
	int rows = in.rows;
	int cols = in.cols;
	long size = rows * cols;

	float histogram[256] = {0};
	for( int i = 0; i < rows; ++i)
	{
		//获取第 i行首像素指针
		const uchar * p = in.ptr<uchar>(i);
		//对第i 行的每个像素(byte)操作
		for( int j = 0; j < cols; ++j )
		{
			histogram[int(*p++)]++;
		}
	}
	int threshold;
	long sum0 = 0, sum1 = 0; //存储前景的灰度总和及背景灰度总和
	long cnt0 = 0, cnt1 = 0; //前景的总个数及背景的总个数
	double w0 = 0, w1 = 0; //前景及背景所占整幅图像的比例
	double u0 = 0, u1 = 0;  //前景及背景的平均灰度
	double variance = 0; //最大类间方差

	double maxVariance = 0;
	for(int i = 1; i < 256; i++) //一次遍历每个像素
	{
		sum0 = 0;
		sum1 = 0;
		cnt0 = 0;
		cnt1 = 0;
		w0 = 0;
		w1 = 0;
		for(int j = 0; j < i; j++)
		{
			cnt0 += histogram[j];
			sum0 += j * histogram[j];
		}

		u0 = (double)sum0 /  cnt0;
		w0 = (double)cnt0 / size;

		for(int j = i ; j <= 255; j++)
		{
			cnt1 += histogram[j];
			sum1 += j * histogram[j];
		}

		u1 = (double)sum1 / cnt1;
		w1 = 1 - w0; // (double)cnt1 / size;

		variance =  w0 * w1 *  (u0 - u1) * (u0 - u1);
		if(variance > maxVariance)
		{
			maxVariance = variance;
			threshold = i;
		}
	}

	return threshold;
}

缺陷

OSTU算法在处理光照不均匀的图像的时候，效果会明显不好，因为利用的是全局像素信息。