最大类间方差法（Otsu'sMethod）是一种用于图像处理中的自动阈值选取算法，由日本学者大津展之（NobuyukiOtsu）于1979年提出。该方法基于图像的灰度直方图，通过最大化类间方差来确定最佳分割阈值，从而将图像分为前景和背景两部分。Otsu算法因其计算简单、效果良好而被广泛应用于图像二值化处理，特别适用于目标和背景灰度差异较大的情况。该算法无需人工干预，能够自动适应不同的图像特性，是图像分割领域中的经典方法之一。