Problème de la méthode d'Otsu?

1. Quelle est la principale limitation de la méthode d'Otsu pour le seuil?
2. Quelle est l'idée de base derrière la méthode d'Otsu?
3. Quelle est la méthode OTSU pour la segmentation d'image?
4. Comment le seuil OTSU est-il calculé?

Quelle est la principale limitation de la méthode d'Otsu pour le seuil?

L'algorithme d'OTSU est l'une des méthodes les plus connues pour le seuil d'image automatique. La méthode de 2D OTSU est plus robuste par rapport à la méthode de 1D OTSU. Cependant, il a encore des limites aux images corrompues du bruit du sel et du poivre et des images d'éclairage inégales.

Quelle est l'idée de base derrière la méthode d'Otsu?

En résumé, la méthode d'Otsu examine toutes les valeurs possibles du seuil entre l'arrière-plan et le premier plan, calcule la variance au sein de chacun des deux clusters et sélectionne la valeur pour laquelle la somme pondérée de ces variances est la moindre.

Quelle est la méthode OTSU pour la segmentation d'image?

La méthode OTSU (OTSU) est un algorithme mondial de segmentation de seuil de binarisation adaptative, il est mis en avant par les chercheurs japonais OTSU en 1979. Cet algorithme prend la variance inter-classe maximale entre l'arrière-plan et l'image cible comme règle de sélection de seuil.

Comment le seuil OTSU est-il calculé?

C'est simplement la somme des deux variances multipliées par leurs poids associés. Cette valeur finale est la «somme des variances pondérées» pour la valeur seuil 3. Ce même calcul doit être effectué pour toutes les valeurs de seuil possibles 0 à 5.