matlab中阈值计算方法,三种阈值计算方法在MatLab6.5中的实现

在 MatLab6.5 中，常用的三种阈值计算方法是 Otsu、Triangle 和 Yen 方法。

Otsu 方法的实现：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算 Otsu 阈值
level = graythresh(gray_img);
% 二值化图像
bw_img = im2bw(gray_img, level);
% 显示二值化后的图像
imshow(bw_img);

Triangle 方法的实现：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算 Triangle 阈值
level = triangle_thresh(gray_img);
% 二值化图像
bw_img = im2bw(gray_img, level);
% 显示二值化后的图像
imshow(bw_img);

Yen 方法的实现：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算 Yen 阈值
level = yen_thresh(gray_img);
% 二值化图像
bw_img = im2bw(gray_img, level);
% 显示二值化后的图像
imshow(bw_img);

需要注意的是，Triangle 和 Yen 方法不是 MatLab 自带的函数，需要自己实现或者使用第三方库。其中 Triangle 阈值计算方法实现可以参考以下代码：

function level = triangle_thresh(gray_img)
    % 计算直方图
    [counts, ~] = imhist(gray_img);
    % 直方图归一化
    p = counts / sum(counts);
    % 初始化最大方差和阈值
    max_var = 0;
    level = 0;
    % 遍历每一个阈值
    for i = 1:255
        % 计算两个类别的概率和平均灰度值
        p1 = sum(p(1:i));
        p2 = sum(p(i+1:end));
        mu1 = sum(p(1:i) .* (1:i)') / p1;
        mu2 = sum(p(i+1:end) .* (i+1:256)') / p2;
        % 计算类别内方差
        var_within = p1 * (mu1 - i)^2 + p2 * (mu2 - i)^2;
        % 更新最大方差和阈值
        if var_within > max_var
            max_var = var_within;
            level = i;
        end
    end
end