最大类间方差法(Otsu法)

此方法的目的是把一幅图像，通过一个阈值T的方法，分割成前景和背景两部分。通过选定阈值T，是图像的前景部分和背景部分的差别最大。

其中，前景和背景的差别的衡量标准为如下表达式：g=wf*(uf-u)^2+wb*(ub-u)^2=wf*wb*(uf-ub)^2，其中wf和wb分别为前景和背景所占的比例，uf和ub为前景和背景的平均灰度。Otsu方法，就是寻找一个阈值T，把图像分割前前后景两部分，使前面的公式中g取得最大值。

计算阈值T的算法如下：首先统计一下图像的直方图，或者这里可以在做一下直方图平滑，然后设置T=0到最大值，逐次搜索每个值，得到一个最大的g的阈值T。

类间方差法对噪声和目标大小十分敏感，它仅对类间反差为单峰的图像产生较好的分割效果。当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或者多峰，此时类间方差法效果就不太适用了。