Otsu算法实现代码Matlab
时间: 2023-12-24 11:12:46 浏览: 36
我可以回答你的问题。以下是 Otsu 算法的实现代码(Matlab 版):
function [ thresh ] = otsu( img )
%OTSU Summary of this function goes here
% Detailed explanation goes here
img=double(img);
[m,n]=size(img);
hist=zeros(256,1);
for i=1:m
for j=1:n
hist(img(i,j)+1)=hist(img(i,j)+1)+1;
end
end
w0=0;
u0=0;
u1=0;
sigma=zeros(256,1);
for i=1:256
w0=w0+hist(i);
u0=u0+(i-1)*hist(i);
if(w0~=0)
u0=u0/w0;end
w1=m*n-w0;
for j=i+1:256
w1=w1+hist(j);
u1=u1+(j-1)*hist(j);
end
if(w1~=0)
u1=u1/w1;end
sigma(i)=w0*w1*(u0-u1)^2;
end
thresh=find(sigma==max(sigma))-1;
end
希望这对你有帮助。如果您有其他问题,可以继续问我。
相关问题
自定义otsu的算法代码matlab
以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,演示如何自定义实现 Otsu 算法:
```matlab
function [threshold, variances] = myOtsu(img, numBins, numIntervals)
% MYOTSU 自定义 Otsu 算法实现
% img: 输入图像
% numBins: 直方图中的 bin 数量
% numIntervals: 像素值范围被分成的区间数
% threshold: 分割阈值
% variances: 每个区间的类间方差值
% 计算直方图
histogram = imhist(img, numBins);
% 将像素值范围分成 numIntervals 个区间
intervalWidth = numBins / numIntervals;
intervals = 1:intervalWidth:numBins;
% 初始化
variances = zeros(1, numIntervals);
totalPixels = numel(img);
% 对于每个区间,计算平均值和方差
for i = 1:numIntervals
intervalStart = intervals(i);
intervalEnd = intervals(min(i+1, numIntervals)) - 1;
intervalPixels = sum(histogram(intervalStart:intervalEnd));
intervalValues = intervalStart:intervalEnd;
intervalMean = sum(intervalValues .* histogram(intervalStart:intervalEnd)) / intervalPixels;
intervalVariance = sum((intervalValues - intervalMean).^2 .* histogram(intervalStart:intervalEnd)) / intervalPixels;
variances(i) = intervalVariance;
end
% 对于所有的类间方差值,选择最大值作为分割阈值
[~, maxIndex] = max(variances);
intervalStart = intervals(maxIndex);
intervalEnd = intervals(min(maxIndex+1, numIntervals)) - 1;
threshold = (intervalStart + intervalEnd) / 2 / numBins;
end
```
在这个代码示例中,我们首先计算输入图像的灰度直方图,并将其分成 numIntervals 个区间。然后,对于每个区间,我们计算平均值和方差,并根据它们计算类间方差值。最后,我们选择最大的类间方差值对应的阈值作为分割阈值。
matlab otsu算法代码
Otsu算法是一种图像二值化算法,其目标是找到最佳的阈值以将图像转换为二进制格式。该算法基于图像灰度直方图,通过最大化类间方差的方法确定最佳阈值。以下是使用MATLAB实现Otsu算法的代码示例:
```matlab
function [level, EM] = graythresh(I)
counts = imhist(I);
p = counts / sum(counts);
omega = cumsum(p);
mu = cumsum(p .* (1:numel(counts))');
mu_t = mu(end);
sigma_b_squared = (mu_t * omega - mu).^2 ./ (omega .* (1 - omega));
sigma_b_squared(isnan(sigma_b_squared)) = 0;
[maxval, level] = max(sigma_b_squared);
level = level / numel(counts);
EM = -sum(p .* log2(p + eps));
end
```
该函数接受一个灰度图像I,并返回最佳阈值level和类间方差EM。函数首先计算图像的灰度直方图并归一化。然后计算每个阈值下的类间方差,并选择具有最大类间方差的阈值作为最佳阈值。最后,函数返回最佳阈值和整个图像的熵。
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