大津法二值化c语言实现

### 大津法二值化的C语言实现 大津法（Otsu's Method）是一种基于类间方差自动选取最佳阈值的全局阈值分割方法。以下是使用C语言实现大津法二值化的核心逻辑： #### 1. 计算直方图 为了应用大津法，首先需要计算输入灰度图像的直方图。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_GRAY_LEVEL 256 void calculate_histogram(int *histogram, int width, int height, unsigned char *image) { for (int i = 0; i < MAX_GRAY_LEVEL; ++i) histogram[i] = 0; for (int y = 0; y < height; ++y) { for (int x = 0; x < width; ++x) { int pixel_value = image[y * width + x]; histogram[pixel_value]++; } } } ``` 此函数通过遍历整个图像来统计每个灰度级出现的次数[^1]。 --- #### 2. 寻找最优阈值 利用大津法原理寻找使类间方差最大的阈值。 ```c double compute_otsu_threshold(const int *histogram, const int total_pixels) { double sum = 0; for (int i = 0; i < MAX_GRAY_LEVEL; ++i) sum += i * histogram[i]; double sumB = 0; int wB = 0; int maximum = 0; double var_between = 0; double threshold1 = 0; for (int t = 0; t < MAX_GRAY_LEVEL; ++t) { wB += histogram[t]; // 背景权重 if (wB == 0) continue; double wF = total_pixels - wB; // 前景权重 if (wF == 0) break; sumB += (double)(t * histogram[t]); double mB = sumB / wB; // 背景均值 double mF = (sum - sumB) / wF; // 前景均值 // 类间方差 var_between = (double)wB * (double)wF * ((mB - mF) * (mB - mF)); if (var_between > maximum) { maximum = var_between; threshold1 = t; } } return threshold1; } ``` 该部分实现了大津法的关键算法——最大化类间方差以找到最佳阈值[^2]。 --- #### 3. 应用阈值得到二值化图像 根据计算出的最佳阈值对原始灰度图像进行二值化处理。 ```c void apply_threshold(unsigned char *binary_image, const unsigned char *gray_image, int width, int height, double threshold) { for (int y = 0; y < height; ++y) { for (int x = 0; x < width; ++x) { binary_image[y * width + x] = gray_image[y * width + x] >= threshold ? 255 : 0; } } } ``` 这段代码将灰度图像转换为黑白二值图像，其中大于等于阈值的部分设为白色（255），其余部分设为黑色（0）[^1]。 --- #### 完整流程示例 下面是一个完整的程序框架，展示如何调用上述功能模块完成大津法二值化。 ```c int main() { // 初始化参数 int width = 800, height = 600; unsigned char *gray_image = malloc(width * height); // 输入灰度图像数据 unsigned char *binary_image = malloc(width * height); // 加载或生成测试灰度图像... // 步骤1: 计算直方图 int histogram[MAX_GRAY_LEVEL]; calculate_histogram(histogram, width, height, gray_image); // 步骤2: 使用大津法求取阈值 double otsu_threshold = compute_otsu_threshold(histogram, width * height); printf("Optimal Threshold Value: %.2f\n", otsu_threshold); // 步骤3: 对图像进行二值化 apply_threshold(binary_image, gray_image, width, height, otsu_threshold); free(gray_image); free(binary_image); return 0; } ``` 以上代码展示了从加载灰度图像到最终获得二值化结果的整体过程。 --- #### 注意事项 - 上述代码假设输入的是单通道灰度图像。 - 如果输入彩色图像，则需先将其转换为灰度形式再执行后续操作。 - 需要额外注意内存管理以及边界条件检查等问题。 ---