This HTML5 document contains 112 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
n31	http://rsb.info.nih.gov/ij/plugins/
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
n14	https://github.com/cbhushan/script-collection/blob/master/GIMP-plugins/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
n17	http://dbpedia.org/resource/File:
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
n19	http://www.mathworks.com/discovery/
n32	https://global.dbpedia.org/id/
n29	https://scikit-image.org/docs/stable/api/
dbpedia-tr	http://tr.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ru	http://ru.dbpedia.org/resource/
n22	http://www.codeproject.com/KB/graphics/
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
dbpedia-uk	http://uk.dbpedia.org/resource/
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n24	http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/MORSE/
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
dbpedia-pl	http://pl.dbpedia.org/resource/
n15	http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n34	http://www.itk.org/Doxygen/html/
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#
dbpedia-it	http://it.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fr	http://fr.dbpedia.org/resource/
n12	http://www.labbookpages.co.uk/software/imgProc/
dbpedia-zh	http://zh.dbpedia.org/resource/
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
dbp	http://dbpedia.org/property/
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbpedia-id	http://id.dbpedia.org/resource/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
dbr	http://dbpedia.org/resource/
dbpedia-ja	http://ja.dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item

dbr:Multimodal_distribution

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Otsu's_method

rdf:type

owl:Thing

rdfs:label

Metoda Otsu Метод Оцу 大津の二値化法 大津算法 Metodo Otsu Metode Otsu Otsu's method Метод Оцу Méthode d'Otsu

rdfs:comment

Metoda Otsu – algorytm służący do progowania obrazu (binaryzacji), czyli konwersji obrazu w odcieniach szarości do obrazu binarnego. Opublikowany został w 1979 roku, a jego autorem jest . Jest to metoda progowania globalnego, oparta na histogramie. Metoda polega na minimalizacji sumy ważonej wariancji dwóch klas (tła i obiektów pierwszego planu), co jest tożsame z maksymalizacją wariancji międzyklasowej. 在计算机视觉和图像处理中，大津二值化法用来自动对基于聚类的图像进行二值化， 或者说，将一个灰度图像退化为二值图像。该算法以命名。算法假定该图像根据双模直方图（前景像素和背景像素）把包含两类像素，于是它要计算能将两类分开的最佳阈值，使得它们的类内方差最小；由于两两平方距离恒定，所以即它们的类间方差最大。因此，大津二值化法粗略的来说就是一维費舍爾判别分析的离散化模拟。 原始方法的多级阈值扩展称为。 Il metodo Otsu è un metodo di sogliatura automatica dell'istogramma nelle immagini digitali. L'algoritmo presume che nell'immagine da sogliare siano presenti due sole classi e quindi calcola la soglia ottima per separare queste due classi minimizzando la varianza intra classe. Il nome del metodo deriva da (大津展之). Dalam penglihatan komputer dan pengolahan citra digital, metode Otsu (Jepang: 大津の二値化法) dipakai untuk melakukan pengambangan (thresholding) citra otomatis. Metode ini dinamai dari (大津展之 Ōtsu Nobuyuki). In computer vision and image processing, Otsu's method, named after Nobuyuki Otsu (大津展之, Ōtsu Nobuyuki), is used to perform automatic image thresholding. In the simplest form, the algorithm returns a single intensity threshold that separate pixels into two classes, foreground and background. This threshold is determined by minimizing intra-class intensity variance, or equivalently, by maximizing inter-class variance. Otsu's method is a one-dimensional discrete analog of Fisher's Discriminant Analysis, is related to Jenks optimization method, and is equivalent to a globally optimal k-means performed on the intensity histogram. The extension to multi-level thresholding was described in the original paper, and computationally efficient implementations have since been proposed. En vision par ordinateur et traitement d'image, la méthode d'Otsu est utilisée pour effectuer un seuillage automatique à partir de la forme de l'histogramme de l'image, ou la réduction d'une image à niveaux de gris en une image binaire. L'algorithme suppose alors que l'image à binariser ne contient que deux classes de pixels, (c'est-à-dire le premier plan et l'arrière-plan) puis calcule le seuil optimal qui sépare ces deux classes afin que leur variance intra-classe soit minimale.L'extension de la méthode originale pour faire du seuillage à plusieurs niveaux est appelée .Le nom de cette méthode provient du nom de son initiateur, (大津展之, Ōtsu Nobuyuki). Elle ne doit pas être confondue avec la . У комп'ютерному баченні та обробці зображень метод Оцу, названий на честь (大津展之 Ōtsu Nobuyuki), є методом, заснованим на кластеризації, для автоматичного обчислення порогового зображення, або зведення сірого зображення до бінарного зображення. Алгоритм передбачає, що зображення містить два класи пікселів, наступної бі-модальної гістограми: пікселі переднього плану і пікселі тла, потім обчислюється оптимальний поріг, що розділяє два класи, так, що їх комбінований діапазон (дисперсія кластера) є мінімальною або рівноцінною (тому що сума попарних квадратичних відстаней постійна), так, що їх міжкластерна дисперсія є максимальною. Отже, метод Оцу є приблизно одновимірним дискретним аналогом дискримінантного аналізу Фішера. Метод Оцу також безпосередньо пов'язаний з . Метод Оцу (англ. Otsu's method) — это алгоритм вычисления порога бинаризации для полутонового изображения, используемый в области компьютерного распознавания образов и обработки изображений для получения чёрно-белых изображений. Алгоритм позволяет разделить пиксели двух классов («полезные» и «фоновые»), рассчитывая такой порог, чтобы внутриклассовая дисперсия была минимальной.Метод Оцу также имеет улучшенную версию для поддержки нескольких уровней изображения, который получил название мульти-Оцу метод. 大津の二値化法（おおつのにちかほう、Otsu's method、大津の方法などとも呼ばれる）とは、コンピュータビジョンや画像処理において、自動画像しきい値処理を行うために使用される手法。その名はにちなむ。最も単純な形式では、アルゴリズムはピクセルをforegroundとbackgroundの2つのクラスに分ける1つの強度しきい値を返す。このしきい値はクラス内の強度分散を最小化することにより、または同等にクラス間の分散を最大化することにより決定される。 大津の二値化はフィッシャーの判別分析の1次元の離散に相当するものであり、に関連しており、強度ヒストグラムで行われる大域最適なK平均法と同等である。マルチレベルのしきい値処理へ拡大することは最初の論文で説明されており、以降計算効率の高い実装が提案されている。

rdfs:seeAlso

dbr:Summed-area_table

foaf:depiction

n15:Triclass_separation_of_an_image_into_three_classes.png n15:Image_processing_pre_otsus_algorithm.jpg n15:Image_processing_post_otsus_algorithm.jpg n15:Otsu's_Method_Visualization.gif

dcterms:subject

dbc:Statistical_deviation_and_dispersion dbc:Image_segmentation

dbo:wikiPageID

1940262

dbo:wikiPageRevisionID

1120318148

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Nobuyuki_Otsu dbr:GIMP dbr:Linear_discriminant_analysis dbr:Jenks_optimization_method dbr:Occam's_razor dbr:Normal_distribution dbr:OpenCV dbr:Statistical_test dbr:Image_processing dbr:NumPy dbr:Thresholding_(image_processing) n17:Image_processing_post_otsus_algorithm.jpg n17:Image_processing_pre_otsus_algorithm.jpg dbr:Scikit-image dbr:Maximum_likelihood_estimation dbr:K-means_clustering dbr:Insight_Segmentation_and_Registration_Toolkit dbc:Statistical_deviation_and_dispersion dbc:Image_segmentation n17:Triclass_separation_of_an_image_into_three_classes.png dbr:Scheme_(programming_language) dbr:Computer_vision n17:Otsu's_Method_Visualization.gif

dbo:wikiPageExternalLink

n12:otsuThreshold.html n14:otsu-threshold.scm n19:image-thresholding.html n22:OtsuSharp.aspx n24:threshold.pdf n29:skimage.filters.html%23threshold-otsu n31:otsu-thresholding.html n34:classitk_1_1OtsuThresholdImageFilter.html

owl:sameAs

dbpedia-pl:Metoda_Otsu dbpedia-fr:Méthode_d'Otsu dbpedia-ru:Метод_Оцу dbpedia-id:Metode_Otsu dbpedia-ja:大津の二値化法 dbpedia-zh:大津算法 dbpedia-uk:Метод_Оцу dbpedia-tr:Otsu_methodu wikidata:Q2444417 dbpedia-it:Metodo_Otsu n32:2JjNg freebase:m.067nqk

dbp:wikiPageUsesTemplate

dbt:Nihongo dbt:See_also dbt:Short_description dbt:Reflist

dbo:thumbnail

n15:Image_processing_post_otsus_algorithm.jpg?width=300

dbo:abstract

大津の二値化法（おおつのにちかほう、Otsu's method、大津の方法などとも呼ばれる）とは、コンピュータビジョンや画像処理において、自動画像しきい値処理を行うために使用される手法。その名はにちなむ。最も単純な形式では、アルゴリズムはピクセルをforegroundとbackgroundの2つのクラスに分ける1つの強度しきい値を返す。このしきい値はクラス内の強度分散を最小化することにより、または同等にクラス間の分散を最大化することにより決定される。 大津の二値化はフィッシャーの判別分析の1次元の離散に相当するものであり、に関連しており、強度ヒストグラムで行われる大域最適なK平均法と同等である。マルチレベルのしきい値処理へ拡大することは最初の論文で説明されており、以降計算効率の高い実装が提案されている。 У комп'ютерному баченні та обробці зображень метод Оцу, названий на честь (大津展之 Ōtsu Nobuyuki), є методом, заснованим на кластеризації, для автоматичного обчислення порогового зображення, або зведення сірого зображення до бінарного зображення. Алгоритм передбачає, що зображення містить два класи пікселів, наступної бі-модальної гістограми: пікселі переднього плану і пікселі тла, потім обчислюється оптимальний поріг, що розділяє два класи, так, що їх комбінований діапазон (дисперсія кластера) є мінімальною або рівноцінною (тому що сума попарних квадратичних відстаней постійна), так, що їх міжкластерна дисперсія є максимальною. Отже, метод Оцу є приблизно одновимірним дискретним аналогом дискримінантного аналізу Фішера. Метод Оцу також безпосередньо пов'язаний з . Розширення вихідного методу до багаторівневого порогового значення називається багатоточковим методом Оцу. En vision par ordinateur et traitement d'image, la méthode d'Otsu est utilisée pour effectuer un seuillage automatique à partir de la forme de l'histogramme de l'image, ou la réduction d'une image à niveaux de gris en une image binaire. L'algorithme suppose alors que l'image à binariser ne contient que deux classes de pixels, (c'est-à-dire le premier plan et l'arrière-plan) puis calcule le seuil optimal qui sépare ces deux classes afin que leur variance intra-classe soit minimale.L'extension de la méthode originale pour faire du seuillage à plusieurs niveaux est appelée .Le nom de cette méthode provient du nom de son initiateur, (大津展之, Ōtsu Nobuyuki). Elle ne doit pas être confondue avec la . Метод Оцу (англ. Otsu's method) — это алгоритм вычисления порога бинаризации для полутонового изображения, используемый в области компьютерного распознавания образов и обработки изображений для получения чёрно-белых изображений. Алгоритм позволяет разделить пиксели двух классов («полезные» и «фоновые»), рассчитывая такой порог, чтобы внутриклассовая дисперсия была минимальной.Метод Оцу также имеет улучшенную версию для поддержки нескольких уровней изображения, который получил название мульти-Оцу метод. В различных русскоязычных источниках можно встретить различные способы написания фамилии автора, (англ.), например, можно встретить Метод Отса и Метод Отсу. Dalam penglihatan komputer dan pengolahan citra digital, metode Otsu (Jepang: 大津の二値化法) dipakai untuk melakukan pengambangan (thresholding) citra otomatis. Metode ini dinamai dari (大津展之 Ōtsu Nobuyuki). Sederhananya, algoritme ini mengembalikan nilai ambang intensitas tunggal yang membagi piksel-piksel menjadi dua kelas, yaitu latar depan dan latar belakang. Nilai ambang ini ditentukan dengan meminimalkan ragam intensitas dalam kelas atau memaksimalkan ragam intensitas antarkelas. Perluasan untuk pengambangan banyak tingkat telah dijelaskan dalam karya tulis asli dan implementasi yang efisien telah diusulkan. Il metodo Otsu è un metodo di sogliatura automatica dell'istogramma nelle immagini digitali. L'algoritmo presume che nell'immagine da sogliare siano presenti due sole classi e quindi calcola la soglia ottima per separare queste due classi minimizzando la varianza intra classe. Il nome del metodo deriva da (大津展之). Metoda Otsu – algorytm służący do progowania obrazu (binaryzacji), czyli konwersji obrazu w odcieniach szarości do obrazu binarnego. Opublikowany został w 1979 roku, a jego autorem jest . Jest to metoda progowania globalnego, oparta na histogramie. Metoda polega na minimalizacji sumy ważonej wariancji dwóch klas (tła i obiektów pierwszego planu), co jest tożsame z maksymalizacją wariancji międzyklasowej. Metoda Otsu jest metodą popularną, cenioną za prostotę i efektywność. Jest ona implementowana przez wiele środowisk obliczeniowych (np. MATLAB). Metoda szczególnie dobrze sprawdza się w przypadkach, gdy liczby pikseli tła i obiektów pierwszego planu są zbliżone. In computer vision and image processing, Otsu's method, named after Nobuyuki Otsu (大津展之, Ōtsu Nobuyuki), is used to perform automatic image thresholding. In the simplest form, the algorithm returns a single intensity threshold that separate pixels into two classes, foreground and background. This threshold is determined by minimizing intra-class intensity variance, or equivalently, by maximizing inter-class variance. Otsu's method is a one-dimensional discrete analog of Fisher's Discriminant Analysis, is related to Jenks optimization method, and is equivalent to a globally optimal k-means performed on the intensity histogram. The extension to multi-level thresholding was described in the original paper, and computationally efficient implementations have since been proposed. 在计算机视觉和图像处理中，大津二值化法用来自动对基于聚类的图像进行二值化， 或者说，将一个灰度图像退化为二值图像。该算法以命名。算法假定该图像根据双模直方图（前景像素和背景像素）把包含两类像素，于是它要计算能将两类分开的最佳阈值，使得它们的类内方差最小；由于两两平方距离恒定，所以即它们的类间方差最大。因此，大津二值化法粗略的来说就是一维費舍爾判别分析的离散化模拟。 原始方法的多级阈值扩展称为。

prov:wasDerivedFrom

wikipedia-en:Otsu's_method?oldid=1120318148&ns=0

dbo:wikiPageLength

24001

foaf:isPrimaryTopicOf

wikipedia-en:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Nobuyuki_Otsu

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Ant_colony_optimization_algorithms

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Aphelion_(software)

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:K-means_clustering

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Linear_discriminant_analysis

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Otsus_method

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

dbo:wikiPageRedirects

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Binary_image

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Thresholding_(image_processing)

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Image_segmentation

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Canny_edge_detector

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Otsu's_Method

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

dbo:wikiPageRedirects

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Otsu's_algorithm

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

dbo:wikiPageRedirects

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Otsu_Method

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

dbo:wikiPageRedirects

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Otsu_method

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

dbo:wikiPageRedirects

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Otsus_algorithm

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

dbo:wikiPageRedirects

dbr:Otsu's_method

Subject Item

dbr:Top-hat_transform

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Otsu's_method

Subject Item

wikipedia-en:Otsu's_method

foaf:primaryTopic

dbr:Otsu's_method