阈值分割的OTSU算法
1、OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法，也叫大津算法（大津展之 tsu Nobuyuki），主要用于一些简单的阈值确定。对于下面这张灰度图片：我们想让这些物体（前景）和背景区分更明显一些，比如让物体为纯黑，背景全白。
2、最大最大类间方差法（otsu）的公式推导：记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0， 平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。
3、Niblack算法是通过某一像素点及其邻域内像素点灰度值的均值和标准差计算得到二值化阈值的。在计算图像点(x，y)二值化阈值时，首先计算以(x，y)为中心的n*n大小的区域内像素点的灰度均值m和标准差s。
4、OTSU法，中文叫大津法，是由日本学者大津展之提出的，因此以他的名字命名。
自动确定图像二值化最佳阈值的方法?
首先在PS内打开该图片，然后点击“图像”-“模式”-“灰度”。提示窗口内点击“扔掉”，把该图上转换为纯灰度的图片。接着点击工具栏“图像”-“调整”-“阈值”。
这是一个经验公式，属于长期总结出来的求取图像二值化时候阈值的方法。
这两种方法都是逐个像素地计算自适应阈值，自适应阈值等于每个像素由参数blockSize所指定邻域的加权平均值减去常量C。
matlab中，使用im2bw()函数对图片进行二值化。matlab中DIP工具箱函数im2bw使用阈值（threshold）变换法把灰度图像（grayscale image）转换成二值图像。
如何使用帧间差分法判断运动方向
1、帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。
2、当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动。
3、运动目标检测技术 现在所广泛采用的运动目标检测，就是要从连续变换的序列影象中，将发生变化的区域进行识别、分割处理。
4、波动是质点群联合起来表现出的周而复始的运动现象。其成因是介质中质点受到相邻质点的扰动而随着运动，并将形振动形式由远及近的传播开来，各质点间存在相互作用的弹力。
5、然后将当前帧图像与背景图像进行差值运算，从而检测目标，相比卡尔曼滤波法优势为速度快、适用于实时性较高的场合。帧间差法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算获得运动目标轮廓的方法。
6、就是曲线运动；解析法：将x方向的运动方程，跟y方向的运动方程，消去时间 t 后得到的是一个一次函数，就是直线运动，否则就是曲线运动；力分析法：只要合力方向跟运动方向一致，就是直线运动，否则就是曲线运动。
otsu阈值分割算法是什么?
OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法，也叫大津算法（大津展之 tsu Nobuyuki），主要用于一些简单的阈值确定。对于下面这张灰度图片：我们想让这些物体（前景）和背景区分更明显一些，比如让物体为纯黑，背景全白。
OTSU法，中文叫大津法，是由日本学者大津展之提出的，因此以他的名字命名。
阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i，j)=1，对于背景的图像元素g(i，j)=0。
几种二值化方法c++实现
1、所谓的二值化一般就是指 将真彩色或者灰度图转化为黑白两色，一般说来是处理灰度图。
2、void cvThreshold( const CvArr* src， CvArr* dst， double threshold，double max_value， int threshold_type )；这个函数是定阈值二值化处理，比较粗略吧。另外可以用自适应阈值二值化，那样的话就会比这个更精细。
3、用点(x，y)的颜色值减去点(x+1，y+1)的像素颜色值，求出差，根据差值可设定阈值进行相应处理。
4、该方法的阈值是通过对该窗口像素的平均值E，像素之间的差平方P，像素之间的均方根值Q等各种局部特征，设定一个参数方程进行阈值的计算，例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a，b，c是自由参数。
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