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
2019-12-21 18:52:45
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