(4)μt=Σi=0L−1iPi(5)μ0=Σi=0tiPi/ω0 (6)μt=Σi=t+1L−1iPi/ω1 由此可得Q0与Q1间的类间方差σ2为: (7)σ2=ω0ω1(μ0−μ1)2 求得使类间方差最大的像素值t即为最优阈值,据此便可对原始图像进行二值分割处理 二、代码实现 clc;clear;%% ---读取图像---img=imread("Y...
[y,tp]=max(d); %可以取出数组的最大值及取最大值的点 th=tp+p; figure;imshow(im2bw(I,th/255),[]); title('最大类间方差'); %% matlab自带函数 figure;imshow(im2bw(I,graythresh(I)),[]); title('matlab自带'); 三、案例运行图
首先是自己实现的OTSU,原来不知道MATLAB直接有就自己编了……崩溃啊! %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %OTSU 最大类间方差法图像分类 %该方法将图像分为前景和背景两部分,背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大, %当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导...
广泛流行的图像分割算法是最大类间方差,又称大津法(OTSU),是日本学者大津展之在1979年提出的。其算法思想是通过最大类间方差准则来选取最优阈值。 OTSU算法基本原理是:假设图像中有L个灰度等级,其中灰度值为j的数目为nj,则有图像中总的像素公式为: 每个灰度值概率公式如下: 假设在(0～L)灰度内存在灰度k将图像...
代码 BW1 = imread('D:\Gateway.bmp'); %rgb转灰度 if isrgb(BW1)==1 I_gray=rgb2gray(BW1); else I_gray=BW1; end figure,imshow(I_gray); I_double=double(I_gray);%转化为双精度 [wid,len]=size(I_gray); colorlevel=256; %灰度级 hist=zeros(colorlevel,1);%直方图...
最大类内类间方差比法python matlab最大类间方差法,最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当
k的0～255循环求得每一个对应的fc=w0*(u0-ut).^2+w1*(u1-ut).^2；然后比较这256个fc中的最大值，对应的那个k就是ostu的阈值。所以你这个还差一个k的循环，并在循环里面求最大fc。我这也有段求阈值的，你可以参考下 hist=zeros(256,1);%直方图 threshold=128; %初始阈值 计算直方图 for...
%fxy=imhist(I,256);%统计每个灰度值的个数[counts,x]=imhist(I,256);figure;subplot(2,2,1);imshow(I,[]);title('原图')%% 使用最大类间方差法得到阈值 countsx=counts.*x; sumI=sum(counts); baifen=counts/sumI; w0=zeros(1,length(x)); %A比B多一个元素,为1行,length(B)+1列的全0向...
用OTSU法(最大类间方差法)确定阈值并对‘coins.png’或‘lena.jpg’进行分割。要求:分割用两种方法:(1)im2bw函数;(2)for循环。若用“coins.png”图像,则对该方法确定的阈值和上题中直方图确定的阈值进行比较,观察两值大小差别。3.点检测完成下面的练习,在实验报告中提交运行结果并回答问题。 练习:分别运行以下...
用matlab实现自适应图像阈值分割(最大类间方差法)%本程序是利用最大类间方差算法求解自适应阈值,对图像进行分割