OPenCV：采用otsu自适应门限的图像二值化方法

OPenCV：采用otsu自适应门限的图像二值化方法

otsu算法选择使类间方差最大的灰度值为阈值，具有很好的效果。

1、计算直方图并归一化histogram
2、计算图像灰度均值avgValue.
3、计算直方图的零阶w[i]和一级矩u[i]
4、计算并找到最大的类间方差（between-class variance）
variance[i]=(avgValue*w[i]-u[i])*(avgValue*w[i]-u[i])/(w[i]*(1-w[i]))
对应此最大方差的灰度值即为要找的阈值
5、用找到的阈值二值化图像

这个方法也可以用于图像分割。

1. void ImageBinarization(IplImage *src)  
2. {   /*对灰度图像二值化，自适应门限threshold*/  
3.     int i,j,width,height,step,chanel,threshold;  
4.     /*size是图像尺寸，svg是灰度直方图均值，va是方差*/  
5.     float size,avg,va,maxVa,p,a,s;  
6.     unsigned char *dataSrc;  
7.     float histogram[256];  
8.       
9.     width = src->width;  
10.     height = src->height;  
11.     dataSrc = (unsigned char *)src->imageData;  
12.     step = src->widthStep/sizeof(char);  
13.     chanel = src->nChannels;  
14.     /*计算直方图并归一化histogram*/  
15.     for(i=0; i<256; i++)  
16.         histogram[i] = 0;  
17.     for(i=0; i<height; i++)  
18.         for(j=0; j<width*chanel; j++)  
19.         {  
20.             histogram[dataSrc[i*step+j]-'0'+48]++;  
21.         }  
22.     size = width * height;  
23.     for(i=0; i<256; i++)  
24.         histogram[i] /=size;  
25.     /*计算灰度直方图中值和方差*/  
26.     avg = 0;  
27.     for(i=0; i<256; i++)  
28.         avg += i*histogram[i];  
29.     va = 0;  
30.     for(i=0; i<256; i++)  
31.         va += fabs(i*i*histogram[i]-avg*avg);  
32.     /*利用加权最大方差求门限*/  
33.     threshold = 20;  
34.     maxVa = 0;  
35.     p = a = s = 0;  
36.     for(i=0; i<256; i++)  
37.     {  
38.         p += histogram[i];  
39.         a += i*histogram[i];  
40.         s = (avg*p-a)*(avg*p-a)/p/(1-p);  
41.         if(s > maxVa)  
42.         {  
43.             threshold = i;  
44.             maxVa = s;  
45.         }  
46.     }  
47.     /*二值化*/  
48.     for(i=0; i<height; i++)  
49.         for(j=0; j<width*chanel; j++)  
50.         {  
51.             if(dataSrc[i*step+j] > threshold)  
52.                 dataSrc[i*step+j] = 255;  
53.             else  
54.                 dataSrc[i*step+j] = 0;  
55.         }  
56. }