3.3.3　最大类间方差阈值法

最大类间方差阈值分割法由大津展之（Nobuyuki Otsu）提出，具体内容可参见Otsu[59]和王志良等[60]的研究工作．该法是在最小二乘法原理基础上推导出来的，其基本思想是将直方图在某一阈值处理分割成两组，当分成两组的方差为最大时，决定阈值．

这里设一幅图像的灰度值为1→m级，灰度值为i的像素数为n．此时得到总像素数N和各值的概率pi为

然后用k将其分成C0=1, …, k和C1=k+1, …, m两组，由C0和C1产生的概率ω0和ω1为

C0组和C1组的平均值μ0和μ1为

式中，μ是整体图像的平均值，；μ（k）是阈值为k的平均值，μ（k）=．

因此，全部采样的灰度平均值为μ=ω0μ0+ω1μ1，则类间方差由下式求出：

在1, …, m间改变k，求max[σ2（k）]，此时的k值便是所求阈值．