matlab实现Otsu阈值分割算法的图像分割
时间: 2023-09-03 07:15:51 浏览: 73
Otsu算法是一种基于像素灰度值的图像分割方法,主要用于将图像分为前景和背景两个部分。在Matlab中,可以使用以下代码实现Otsu阈值分割算法的图像分割:
```matlab
% 读取图像
img = imread('test.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算图像的灰度直方图
histogram = imhist(gray_img);
% 计算图像的总像素数
total_pixels = numel(gray_img);
% 初始化最优阈值和最大类间方差
max_variance = 0;
optimal_threshold = 0;
% 遍历所有可能的阈值
for threshold = 1:256
% 计算前景和背景像素的数量
foreground_pixels = sum(histogram(threshold:256));
background_pixels = total_pixels - foreground_pixels;
% 计算前景和背景像素的平均灰度值
foreground_mean = sum((threshold:256) .* histogram(threshold:256)) / foreground_pixels;
background_mean = sum((1:threshold-1) .* histogram(1:threshold-1)) / background_pixels;
% 计算类内方差
intra_class_variance = (foreground_pixels * background_pixels) * (foreground_mean - background_mean) ^ 2;
% 更新最大类间方差和最优阈值
if intra_class_variance > max_variance
max_variance = intra_class_variance;
optimal_threshold = threshold;
end
end
% 使用最优阈值进行图像分割
segmented_img = imbinarize(gray_img, optimal_threshold/255);
% 显示原始图像和分割图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1,2,2); imshow(segmented_img); title('分割图像');
```
在上面的代码中,首先读取一个RGB图像,并将其转换为灰度图像。然后计算图像的灰度直方图,并遍历所有可能的阈值,计算每个阈值对应的前景和背景像素的数量、平均灰度值和类内方差。最后选择使类间方差最大的阈值进行图像分割,并显示原始图像和分割图像。