大津

ボイドOstu（）
{ 
        // 初期化 
        U = 0 ; 
        AvgValue = 0 ; 
        W0 = 0 ; 
        maxVariance = 0 ;
         // 空の配列階調
        用（I = 0 ; I < 256 ; I ++が）
        { 
            ヒストグラム[I] = 0 ; 
        } 
        
        // 階調ヒストグラム作成 
        uint8_tイメージの*＆p_image = [ 0 ] [ 1 ];
         のための（I = 0;私は< 70 ++; I）// 0-255ような図形の代表階調アレイは灰色の数を表すように、グレースケールが、各階調の数を考え出した
        { 
                ため（INTを = J 0、J < 186 ; ++ J）
                { // 44から374 
                        ++ヒストグラム[* p_image]; 
                        p_image ++ ; 
                } 
                p_image + = 2 ; 
        } 
        
        
        ための（I = 0 ; I < 256 ; ++ Iは）
        { 
                ヒストグラム[I] = [I]ヒストグラム/サイズ; //階調数/サイズ比= 
                U + = I * ヒストグラム[I]; //現在のグレー値*比で総累積平均グレー
        } 
        
        ための（I = 0 ;私は< 256 ; ++ I）
        { 
                W0 + [I] =ヒストグラム;   // 前景画素はi番目のフロント前景の割合がいるものとする 
                AvgValue + = i *が見通し//総灰色; [I]ヒストグラム
                T - = AvgValue / W0 //; U灰色の見通し平均-総グレーU = U0 Tの
                分散 = W0 * T * T /（1 - W0）; // G = W0 / *（U1-U0）^ 2（1-W0）
                IF（分散> maxVariance）
                {// 最大階調値との差を見つける 
                        maxVariance = 分散; 
                        Ostu_Threshold = I;             // 値が閾値である
                } 
        } 
        
        // 値化加速度アレイ値化生成する
        ための（I = 0 ; IはOstu_Thresholdを<; Iは++ ）
        { 
            Bin_Array [I] = 0 ; 
        } 
        ための（I = Ostu_Threshold;私は< 256 ; Iは++ ）
        { 
            Bin_Array [I] = 1 ; 
        } 
}

1. 会計背景ピクセル   
2. 前景ピクセル会計
3. バックグラウンドの平均グレー値
4. 平均グレー値の見通し
5. 0〜グレー階調区間積算値M
6. 二つのクラス間の差異：
7. 式3.4.5最終的な簡略化された式に式（6）を得ることができます。