영상 분할을 위한 임계값을 평가하는 데에는 다양한 알고리즘이 있다. 그중 Otsu의 알고리즘은 히스토그램을 기반으로 임계값을 설정한다. 모든 회색 수준에 대해 집단 간 분산을 구한 다음, 그중 가장 큰 값을 Otsu의 최적 임계값으로 설정하므로 Otsu의 알고리즘은 상당한 계산이 필요함을 알 수 있다. 본 논문에서는 모든 임계값 후보에 대해 계산하는 대신 추정된 Otsu 임계값을 사용함으로써 계산 필요량을 개선하였다. 제안한 알고리즘은 계산량과 정확도 측면에서 기존 알고리즘과 비교된다. 그 결과, 제안한 알고리즘은 단일 프로세서에서는 기존 방법에 비해 약 29배 빠르고, 병렬 처리 아키텍처 머신에서는 약 4배 빠름을 확인하였다.

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