MATLABR2018b代码，对灰度图像进行OSTU二值化

以下是MATLABR2018b的代码，可以使用OSTU方法对灰度图像进行二值化：

img = imread('image.jpg'); % 读取灰度图像
level = graythresh(img); % 使用OSTU方法计算二值化阈值
bw_img = imbinarize(img, level); % 根据阈值进行二值化
imshow(bw_img); % 显示二值化后的图像

其中，`graythresh()` 函数使用OSTU方法计算二值化阈值，`imbinarize()` 函数则根据阈值将图像进行二值化。最后，使用 `imshow()` 函数显示二值化后的图像。

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MATLABR2018b代码，对图像进行OSTU二值化

以下是MATLAB R2018b代码，使用OSTU算法对图像进行二值化。

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 将图像转为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);

% 计算OSTU阈值
threshold = graythresh(grayImage);

% 将图像二值化
binaryImage = imbinarize(grayImage, threshold);

% 显示原始图像和二值化图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImage);
title('原始图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(binaryImage);
title('OSTU二值化图像');

以上代码首先将彩色图像转换为灰度图像，然后使用 `graythresh` 函数计算OSTU阈值。最后，使用 `imbinarize` 函数将图像二值化。最后，我们使用 `subplot` 和 `imshow` 函数将原始图像和二值化图像显示在同一个窗口中。

MATLAB代码，对灰度图像进行OSTU二值化

以下是MATLAB代码，对灰度图像进行OSTU二值化：

% 读取灰度图像
img = imread('gray_image.png');

% 计算图像的直方图
histogram = imhist(img);

% 获取图像像素总数
total_pixels = numel(img);

% 初始化最优阈值和最大类间方差
optimal_threshold = 0;
max_variance = 0;

% 对每个灰度级别进行遍历，计算每个灰度级别作为阈值时的类间方差
for threshold = 1:255
    % 计算前景和背景像素的数量
    foreground_pixels = sum(histogram(threshold+1:256));
    background_pixels = sum(histogram(1:threshold));
    
    % 计算前景和背景像素的概率
    foreground_probability = foreground_pixels / total_pixels;
    background_probability = background_pixels / total_pixels;
    
    % 计算前景和背景像素的平均灰度值
    foreground_mean = sum((threshold+1:256) .* histogram(threshold+1:256)) / foreground_pixels;
    background_mean = sum((1:threshold) .* histogram(1:threshold)) / background_pixels;
    
    % 计算类间方差
    variance = foreground_probability * background_probability * (foreground_mean - background_mean)^2;
    
    % 更新最优阈值和最大类间方差
    if variance > max_variance
        max_variance = variance;
        optimal_threshold = threshold;
    end
end

% 二值化图像
binary_img = imbinarize(img, optimal_threshold/255);

% 显示原始图像和二值化图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(binary_img);
title('OSTU Binarized Image');