matlab ostu算法图像分割

Otsu算法是一种经典的图像分割算法，也称为大津算法。该算法的基本思想是通过循环求解不同阈值下的两个组的平均值，并计算目标函数的最大值，从而得到一个最佳的阈值，将图像分割成两部分。在Matlab中，可以使用灰度图像的imhist函数和graythresh函数来实现Otsu算法的图像分割。

首先，通过imhist函数计算图像的直方图，并将其分为两个组。然后，根据每个组的像素值和对应的直方图值，计算两个组的均值和权重。接着，利用目标函数w1*(a1_ave-ave_total)^2 + w2*(a2_ave-ave_total)^2来评估不同阈值下的分割效果。最后，在循环中找到使目标函数最大化的阈值，即T_optimal。

然后，将根据最佳阈值将图像进行二值化分割。根据图像中每个像素的灰度值与阈值的比较，将像素分为背景和前景两部分，将图像中小于阈值的像素设为0，大于阈值的像素设为255。最终得到分割后的图像。

综上所述，通过Matlab中的Otsu算法，可以实现对图像的自动分割，将图像分为背景和前景两部分。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [matlab实现ostu法图像分割](https://blog.csdn.net/wdf666520/article/details/109086335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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