matlab运用全局阀值（OSTU 阈值）进行二值化得到 bw_Ostu

好的，针对您的问题，我可以为您提供以下 Matlab 代码：

% 读入图像
img = imread('your_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图
gray = rgb2gray(img);

% 计算 OSTU 阈值
level = graythresh(gray);

% 将图像进行二值化处理
bw_Ostu = imbinarize(gray, level);

这段代码可以将您的图像进行二值化处理，并且使用 OSTU 阈值选择最佳的阈值进行二值化。注意，这段代码中的 `your_image.jpg` 需要替换成您自己的图像文件名。

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matlab ostu法

Otsu法是一种基于图像直方图的自适应阈值分割方法，常用于图像处理中。该方法通过求解目标函数的最大值，自动确定最佳的二值化阈值。在MATLAB中，使用graythresh()函数可以实现Otsu法阈值分割。具体步骤如下：
1. 读取图像并显示原始图像。
2. 使用graythresh()函数确定灰度阈值。
3. 将图像转换为二值图像，使用im2bw()函数。
4. 显示阈值分割后的图像。

在代码中，subplot()用于创建子图，imshow()用于显示图像，title()用于添加图像标题，axis()用于设置坐标轴范围，grid on和axis on用于显示网格线和坐标系。

值得注意的是，Otsu法是一种全局阈值分割方法，适用于整幅图像的二值化。在实际应用中，可以根据具体需求进行参数调整和后续处理。