MATLAB中实现Otsu算法的是 garythresh()函数,一般都与im2bw()配套使用 例: t=rgb2gray(imread('a1.jpg')); x=graythresh(t);%获取otsu算得的阈值 t=im2bw(t,x); 1. 2. 3. graythresh()源码–MATLAB function [level em] = graythresh(I) %GRAYTHRESH Global image threshold using Otsu's method. % ...
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: edit controls usually have a white background on Windows. % See ISPC and COMPUTER. % hObject handle to lchromNum (see GCBO) % eventdata r...
Otsu传统算法和快速算法的matlab实现 说明:每个%%都表示一个模块,每个模块可以单独执行,也可以将%%去掉整体执行。将读入图像修改成自己机子上的,Otsu传统算法执行顺序如下:cell1-cell2-cell3, Otsu快速迭代算法执行顺序如下:cell1-cell2-cell4。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ...
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...
3. 代码实现 3.1Matlab代码实现 3.2 C++实现 1.OTSU简介 OTSU算法,又被称为最大类间方差法(大津算法),是一种确定阈值的算法,是由日本学者大津展之于1979 年提出的。该方法常用于图像进行二值分割时的自适应阈值计算。 它是按图像的灰度分布特性,将图像分成背景(background)和目标(object)两部分。分割的依据是...
总结: Otsu算法是一种常用的图像二值化方法,它能够通过寻找最佳的阈值,将图像转化为黑白二值图像。该算法的实现步骤主要包括计算灰度直方图、计算类间方差、寻找最佳阈值以及二值化图像。通过使用MATLAB中的相关函数和代码,我们可以轻松地实现Otsu算法,并将其应用于图像处理和计算机视觉的各种应用中。©...
在数字图像处理中，Otsu算法是一种著名的双阈值分割技术。它的核心思想是通过优化灰度级像素的统计特性来找到最佳的两个阈值，从而实现图像的二值化。具体步骤如下：首先，算法通过计算每个像素灰度值与其均值u的方差，构建一个关于灰度级的累计分布函数（CDF），并定义一个函数g，其中w0、w1和w2分别对应...
Matlab-图像分割之大津法(OTSU算法) 大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。 它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的...
在MATLAB中，我们通常使用`graythresh()`函数来实现Otsu算法，它常与`im2bw()`函数配合使用。通过这个函数，我们可以得到一个动态调整的阈值，相较于固定阈值，Otsu算法在二值化处理中的效果更为出色。例如，当我们自己编写代码验证`graythresh()`函数时，可能会遇到与理论计算方差公式不同的情况。这实际上...