Otsu Global Thresholding Algorithm

Intuition

核心公式

Otsu 算法的核心在于最大化组间方差：

其中 $t$ 代表 threshold 值，灰度值 $\le t$ 会被归类到 $\text{Low}$（下标为 $L$），高于 $t$ 则会被归类到 $\text{High}$（下标为 $H$）.

$q_L(t)$ 表示的是灰度值在 $0\sim t$ 之间的像素占比，即 $q_L(t)=\sum_{r=0}^t p(r)$. $q_H(t)$ 则表示灰度值在 $t+1\sim 255$ 的像素占比，即 $q_H(t)=\sum_{r=t+1}^{255} p(r)$.