matlab otsu
时间: 2023-10-31 11:59:41 浏览: 49
Matlab中的Otsu算法实现主要是基于图像的全局灰度直方图。该算法的核心原理是找到一个灰度阈值,使得阈值前后两个部分的类间方差最大化。具体步骤如下:
1. 读取图像,并计算图像的灰度直方图。
2. 计算图像的总像素数和灰度级数。
3. 遍历灰度级数,计算每个灰度级的像素数和像素概率。
4. 初始化阈值和类间方差为0。
5. 对于每个灰度级,分别计算前景和背景的像素数、概率和平均灰度值。
6. 计算前景和背景的权重。
7. 计算前景和背景的类内方差。
8. 计算类间方差。
9. 如果当前类间方差大于历史最大类间方差,则更新阈值。
10. 使用最佳阈值对图像进行二值化处理。
11. 显示原始图像和二值化图像。
Matlab中提供了自带的Otsu算法实现,可以直接调用graythresh()函数来获取最佳阈值,并使用im2bw()函数进行图像二值化处理。你可以通过以下代码实现:
```matlab
x = imread('radiogirl.jpg'); % 读取图像
threshold = graythresh(x); % 使用matlab自带的Otsu算法获取最佳阈值
binary_image = im2bw(x, threshold); % 使用最佳阈值对图像进行二值化处理
imshow(binary_image); % 显示二值化图像
```
以上是使用Matlab自带的Otsu算法实现的方式。你也可以根据你的需求,使用自己的代码实现Otsu算法。
相关问题
matlab OTSU
MATLAB中的OTSU是一种自适应的阈值确定方法,用于图像分割。OTSU算法假设图像像素能够根据阈值,被分成背景和目标两部分。该算法通过计算最佳阈值来区分这两类像素,使得两类像素区分度最大。在MATLAB中,可以使用im2bw函数结合OTSU算法来实现图像的二值化处理。具体的实现方法可参考以下代码:
引用:
```MATLAB
clc
clear
x=imread('radiogirl.jpg');
a=x;
subplot(211);
imshow(a,[]);
[count x]=imhist(a);
[m,n]=size(a);
N=m*n;
L=256;
for i=1:L
count(i)=length(find(a==(i-1)));
f(i)=count(i)/(N); %每个灰度对应的概率,i=1,对应灰度值为0(i-1)
end
for i=1:L
if count(i)~=0
st=i-1; %开始的灰度值
break;
end
end
for i=L:-1:1
if count(i)~=0
nd=i-1; %结束的灰度值
break;
end
end
p=st;
q=nd-st+1;
u=0;
for i=1:q
u=u+f(p+i)*(p+i-1); %u是像素的平均值
ua(i)=u; %ua(i)是前i个像素的平均灰度值 (前p个无取值)
end
for i=1:q
w(i)=sum(f(1:p:i*p)); %w(i)是前i个像素的累加概率,对应公式中P0
end
w=w+eps; %对照sigmaB的公式写出目标函数。实际是遍历所有值
d=(w./(1-w)).*(ua./w-u).^2;
[y,tp]=max(d); %可以取出数组的最大值及取最大值的点
th=tp+p;
subplot(212);
imshow(im2bw(a,th/255),[]);
title('自己的最大类间方差');
subplot(211);
imshow(im2bw(x,graythresh(x)),[]);
title('matlab自带');
```
以上代码是一个完整的MATLAB实现示例,用于对图像进行OTSU阈值分割。你可以根据自己的需要进行调整和使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB实现OTSU](https://blog.csdn.net/qq_34562355/article/details/103442599)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MatLab编程实现Otsu方法的最优全局阈值处理](https://blog.csdn.net/qq_46757048/article/details/125124740)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
matlab otsu去躁
在MATLAB中,你可以使用Otsu方法来进行图像去噪。Otsu方法是一种基于图像灰度直方图的自适应阈值分割算法。
以下是一个简单的示例代码,展示了如何在MATLAB中使用Otsu方法进行图像去噪:
```matlab
% 读取图像
img = imread('input_image.jpg');
% 将图像转换为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
% 使用Otsu方法计算阈值
threshold = graythresh(gray_img);
% 根据阈值进行二值化
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);
% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(binary_img);
title('二值化图像');
```
在上述代码中,我们首先读取输入图像,并将其转换为灰度图像。然后,我们使用`graythresh`函数计算Otsu阈值。最后,我们使用`imbinarize`函数将灰度图像根据阈值进行二值化处理,并显示结果。
请注意,Otsu方法适用于对有明显前景和背景的图像进行二值化处理,而不是用于直接去噪。如果你想要对图像进行去噪处理,建议使用其他图像处理方法,例如中值滤波或高斯滤波等。