使用otsuthresh函数局部阈值分割

Otsu算法是一种常见的自适应阈值分割算法，可以将图像分成两个部分，使得图像中物体与背景的差别最大化。在MATLAB中，可以使用otsuthresh函数来实现Otsu算法的局部阈值分割。

具体步骤如下：

1. 首先，将图像转化为灰度图像。

2. 然后，使用otsuthresh函数计算图像的全局阈值。

3. 将全局阈值分别作为参数传入imbinarize函数中，对图像进行全局阈值分割。

4. 最后，使用graythresh函数计算图像的局部阈值，并将其分别作为参数传入imbinarize函数中，对图像进行局部阈值分割。

下面是一个使用otsuthresh函数进行局部阈值分割的示例代码：

% 读取图像
I = imread('test.jpg');

% 将图像转化为灰度图像
grayI = rgb2gray(I);

% 计算全局阈值并进行全局阈值分割
globalThresh = otsuthresh(grayI);
globalBW = imbinarize(grayI, globalThresh);

% 计算局部阈值并进行局部阈值分割
localThresh = graythresh(grayI);
localBW = imbinarize(grayI, localThresh);

% 显示图像
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(I);
title('原始图像');
subplot(1,3,2);
imshow(globalBW);
title('全局阈值分割');
subplot(1,3,3);
imshow(localBW);
title('局部阈值分割');

运行上述代码后，将会在MATLAB的图像窗口中显示原始图像、全局阈值分割后的二值图像和局部阈值分割后的二值图像。