matlab自定义otsu算法,要求各变量名简单且含义有解释,每一步代码有解释,为什么要转化double,显示最后自定义算法的阈值和graythresh的阈值,显示原始灰色图像和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,要求方法简单,数组兼容
时间: 2024-03-25 07:35:39 浏览: 43
好的,以下是简单变量名和注释的自定义Otsu算法MATLAB代码:
```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);
% 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('自定义算法阈值后的二值图像');
% 显示graythresh函数阈值后的二值图像
subplot(1, 3, 3);
imshow(imbinarize(img, graythresh(img)));
title('graythresh函数阈值后的二值图像');
```
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。
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