En visión del ordenador y proceso de imágenes, el método de Otsu es usado automáticamente para realizar el histograma imagen basada en la forma thresholding, o, la reducción de una imagen graylevel a una imagen binaria. El algoritmo asume esto
la imagen para ser thresholded contiene dos clases de pixeles o el histograma bi-modal (p.ej primer plano y fondo) entonces calcula el umbral óptimo que separa aquellas dos clases de modo que su extensión combinada (desacuerdo de la intraclase) sea mínima.
La extensión del método original de multinivelar thresholding se menciona como el método Otsu Multi-.
El método de Otsu se llama por.
En el método de Otsu exhaustivamente buscamos el umbral que minimiza el
desacuerdo de la intraclase, definido como una suma ponderada de desacuerdos de dos
clases:
:
Los pesos son las probabilidades de separado de las dos clases
por un umbral y desacuerdos de estas clases.
Otsu muestra que la reducción al mínimo del desacuerdo de la intraclase es lo mismo como maximizando
desacuerdo de la interclase:
:
que se expresa en términos de probabilidades de la clase y
medios de la clase.
La probabilidad de la clase se calcula del histograma como:
:
mientras la clase media es:
:
donde está el valor en el centro del recipiente del histograma th.
Del mismo modo, puede calcular y a la derecha
del histograma para recipientes mayores que.
Las probabilidades de la clase y los medios de la clase se pueden calcular iterativamente. Esta idea
cede un algoritmo eficaz.
