使用matlab对bmp图像进行otus分割算法

MATLAB是一种强大的数值计算环境，常用于处理各种图像操作，包括OTUS（Otsu's Method）图像二值化算法。Otsu's方法是一种无参数的直方图阈值分割方法，它自动寻找最佳的阈值，将图像分为前景和背景。

以下是使用MATLAB对BMP图像进行OTUS分割的基本步骤：

1. **读取BMP图像**：

   img = imread('image.bmp'); % 替换 'image.bmp' 为你的BMP图片文件名

2. **转换为灰度图像**：

   gray_img = rgb2gray(img);

3. **计算直方图**：

   hist = imhist(gray_img);

4. **计算最大类间方差**：

   class_variances = sum(hist .* (cumsum(hist) - hist).^2);

5. **找到最佳阈值**：

   threshold = find(permute(class_variances, [2, 1]) == min(class_variances), 1, 'last');

6. **应用阈值**：

   binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);

7. **显示结果**：

   imshow(binary_img);

8. **保存二值化后的图像**：

   imwrite(binary_img, 'binary_image.bmp');