Metodo Otsu

Disambiguazione – Se stai cercando la città giapponese, vedi Ōtsu.
Immagine originale
Esempio di immagine sogliata con l'algoritmo Otsu

Il metodo Otsu è un metodo di sogliatura automatica dell'istogramma nelle immagini digitali.

L'algoritmo presume che nell'immagine da sogliare siano presenti due sole classi e quindi calcola la soglia ottima per separare queste due classi minimizzando la varianza intra classe.

Il nome del metodo deriva da Nobuyuki Otsu (大津展之).

Metodo

Il metodo Otsu minimizza la varianza intra classe, definita come somma pesata delle varianze delle due classi:

σw2(t)=ω1(t)σ12(t)+ω2(t)σ22(t)

I pesi ωi sono le probabilità che le due classi siano separate dalla soglia t e dalla varianza σi2.

Otsu ha dimostrato che minimizzare la varianza intra classe equivale a massimizzare la varianza inter classe:

σb2(t)=σ2−σw2(t)=ω1(t)ω2(t)[μ1(t)−μ2(t)]2

che esprime in termini di probabilità della classe ωi e di media della classe μi.

Questa idea è applicabile nel seguente algoritmo.

Algoritmo

  1. Calcolare l'istogramma e le probabilità di ogni suo livello
  2. Imporre ωi(0) e μi(0)
  3. Iterare per t=1… valore massimo
    1. aggiornare ωi e μi
    2. calcolare σb2(t)
  4. Il livello di soglia desiderato corrisponde con il valore massimo di σb2(t)

Note

  1. 1 2 Nobuyuki Otsu, A threshold selection method from gray-level histograms, in IEEE Trans. Sys., Man., Cyber., vol. 9, 1979, pp. 62–66, DOI:10.1109/TSMC.1979.4310076.

Voci correlate

  Portale Neuroscienze: accedi alle voci di Wikipedia che trattano di neuroscienze