帮我写个模糊大津法的C语言程序

大津法（Otsu's method），也称为二值化方法，是一种用于图像二值化的算法。以下是一个简单的C语言程序示例，该程序实现了基本的大津分割过程：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 定义图像像素类型
typedef struct {
    int gray;
} Pixel;

// 计算图像的整体灰度均值
double mean(const Pixel* pixels, int width, int height) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < width * height; ++i) {
        sum += pixels[i].gray;
    }
    return sum / (width * height);
}

// 计算加权累积分布函数
double cumulative_distribution(int gray, const Pixel* pixels, int width, int height) {
    double total_pixels = width * height;
    int count = 0;
    for (int i = 0; i < total_pixels; ++i) {
        if (pixels[i].gray <= gray) {
            count++;
        }
    }
    return count / total_pixels;
}

// Otsu's方法二值化函数
void otsu_threshold(Pixel* pixels, int width, int height, int* threshold) {
    double max_variance = 0, w1, w2;
    double p1, p2, mu1, mu2;
    
    // 起始阈值范围
    int min_val = 0, max_val = 255;

    while (min_val < max_val) {
        double var = 0;
        p1 = cumulative_distribution(min_val, pixels, width, height);
        p2 = 1 - p1;

        if (p1 == 0 || p2 == 0) continue;

        mu1 = mean(pixels, width, height, min_val, min_val + 1);
        mu2 = mean(pixels, width, height, max_val, max_val + 1);

        var = p1 * p2 * pow(mu1 - mu2, 2);

        if (var > max_variance) {
            max_variance = var;
            *threshold = min_val + (max_val - min_val) / 2;
        }

        min_val++;
    }
}

int main() {
    // 初始化图像像素数组，假设这里用一维数组表示灰度图像
    int width = 8; // 假设宽度和高度一样简单处理
    int height = 8;
    Pixel* pixels = malloc(width * height * sizeof(Pixel));
    // ...填充像素...

    int threshold;
    otsu_threshold(pixels, width, height, &threshold);

    // 将图像转换为二值图像
    for (int i = 0; i < width * height; ++i) {
        if (pixels[i].gray >= threshold) {
            pixels[i].gray = 255;
        } else {
            pixels[i].gray = 0;
        }
    }

    // 输出结果或保存图像
    printf("Threshold: %d\n", threshold);
    // ...后续处理...

    free(pixels); // 释放内存
    return 0;
}

注意：这个例子简化了部分细节，实际应用中可能需要考虑边界条件、图像数据输入和输出等更多情况。