图像二值Otsu化分块调整

图像二值化是将灰度图像转换成二值图像的过程。Otsu算法是一种自适应的图像二值化方法，它可以根据图像的直方图自动确定合适的二值化阈值，使得分割后的前景和背景之间的类间方差最大。而图像二值Otsu化分块调整，则是在Otsu算法的基础上，将图像分为多个块进行分别处理，以达到更好的二值化效果。

具体实现步骤如下：
1. 将图像分为多个块，一般情况下，每个块的大小应该是不超过整个图像大小的1/16，且最好保证每个块都包含前景和背景两种像素。
2. 对每个块进行Otsu算法二值化处理，得到对应的二值化阈值。
3. 对于每个块中的像素点，若其灰度值小于对应的阈值，则将其设为0，否则设为255。
4. 将所有块处理后得到的二值化结果合并成一个完整的二值化图像。

需要注意的是，分块大小的选择以及分块数量的确定都会影响到最终的二值化效果，需要根据具体情况进行调整。

以下是一段Matlab代码，实现了基于Otsu算法的图像二值化分块调整：

I = imread('image.png');  % 读取原始图像
[m, n] = size(I);  % 获取图像大小
block_size = round(min(m, n) / 4);  % 计算分块大小
thresholds = zeros(m/block_size, n/block_size);  % 初始化阈值矩阵
for i = 1:block_size:m
    for j = 1:block_size:n
        block = I(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);  % 获取当前块
        thresholds(i/block_size+1, j/block_size+1) = graythresh(block);  % 计算当前块的阈值
    end
end
result = zeros(m, n);  % 初始化二值化结果矩阵
for i = 1:block_size:m
    for j = 1:block_size:n
        block = I(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);  % 获取当前块
        threshold = thresholds(i/block_size+1, j/block_size+1);  % 获取当前块对应的阈值
        result(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1) = imbinarize(block, threshold);  % 对当前块进行二值化处理
    end
end
imshow(result);  % 显示二值化结果