自定义matlab的otsu算法,各变量各步骤代码有解释,方法简单,显示原图灰色图二值化图,二值化图包括自定义阈值和graythresh找的阈值,并将两种阈值输出
时间: 2024-03-25 17:35:44 浏览: 48
好的,以下是简单变量名和注释的自定义Otsu算法MATLAB代码,包括灰色图像、自定义阈值二值化图像、graythresh阈值二值化图像:
```matlab
% 读取灰度图像
gray_img = imread('gray_image.jpg');
% 将图像转为 double 类型,便于后续计算
img = im2double(gray_img);
% 计算图像中像素点的总数
num_pixels = numel(img);
% 计算直方图
histogram = imhist(img);
% 初始化类间方差和阈值
variance = zeros(256, 1);
threshold = zeros(256, 1);
% 遍历所有灰度级别
for i = 1:256
% 计算当前阈值下前景和背景像素点的数量
foreground_pixels = sum(histogram(i:end));
background_pixels = num_pixels - foreground_pixels;
% 计算前景和背景的平均灰度值
foreground_mean = sum((i-1:255) .* histogram(i:end)) / foreground_pixels;
background_mean = sum((0:i-2) .* histogram(1:i-1)) / background_pixels;
% 计算类间方差
variance(i) = foreground_pixels * background_pixels ...
* (foreground_mean - background_mean)^2;
% 存储阈值
threshold(i) = i-1;
end
% 找到最大的类间方差以及对应的阈值
[max_var, index] = max(variance);
otsu_threshold = threshold(index);
% 输出自定义算法的阈值和graythresh函数的阈值
disp(['自定义算法的阈值为: ' num2str(otsu_threshold)]);
disp(['graythresh函数的阈值为: ' num2str(graythresh(img))]);
% 将图像二值化
binary_img = imbinarize(img, otsu_threshold);
graythresh_binary_img = imbinarize(img, graythresh(img));
% 显示原始灰度图像
subplot(1, 3, 1);
imshow(gray_img);
title('原始灰度图像');
% 显示自定义算法阈值后的二值图像
subplot(1, 3, 2);
imshow(binary_img);
title(['自定义算法二值化图像(阈值:' num2str(otsu_threshold) ')']);
% 显示graythresh函数阈值后的二值图像
subplot(1, 3, 3);
imshow(graythresh_binary_img);
title(['graythresh函数二值化图像(阈值:' num2str(graythresh(img)) ')']);
```
代码中使用了简单的变量名,包括gray_img表示读取的灰度图像,num_pixels表示图像中像素点的总数,variance表示类间方差,threshold表示阈值。首先读取灰度图像,将图像转为double类型,便于后续计算,然后计算直方图并遍历所有灰度级别,计算当前阈值下前景和背景像素点的数量,以及前景和背景的平均灰度值。计算类间方差并存储阈值,找到最大的类间方差以及对应的阈值。最后输出自定义算法的阈值和graythresh函数的阈值,将图像二值化并显示原始灰度图像、自定义算法阈值后的二值图像和graythresh函数阈值后的二值图像。