Matlab实现最大类间类内方差比分割的代码

最大类间类内方差比分割是一种常用的图像分割方法，可以用于将图像分割成具有不同特征的几个区域，以便在后续处理中更好地处理和分析。下面是用Matlab实现最大类间类内方差比分割的代码：

%% 读取图像
img = imread('image.jpg');

%% 预处理
if size(img,3)==3 %将彩色图像转化为灰度图像
    img = rgb2gray(img);
end
img = double(img); %将图像转化为双精度浮点数

%% 计算灰度直方图
histo = imhist(uint8(img)); %计算灰度直方图
p = histo/numel(img); %计算每个灰度级的概率

%% 计算灰度平均值
m = (0:255)*p; %计算灰度平均值

%% 分割图像
max_sigma = 0;
threshold = 0;
for T = 1:255
    q1 = sum(p(1:T)); %计算第一类的概率
    q2 = sum(p(T+1:end)); %计算第二类的概率
    if q1==0 || q2==0 %跳过无效阈值
        continue;
    end
    u1 = dot(0:T-1,p(1:T))/q1; %计算第一类的灰度平均值
    u2 = dot(T:255,p(T+1:end))/q2; %计算第二类的灰度平均值
    sigma = q1*q2*((u1-u2)^2); %计算类间方差
    if sigma > max_sigma %更新最大方差
        max_sigma = sigma;
        threshold = T-1;
    end
end

%% 显示分割结果
bw = img > threshold;
imshow(bw);

在上述代码中，我们首先读取一张图像，并将其转化为灰度图像。然后计算图像的灰度直方图，并根据灰度直方图计算每个灰度级的概率。接着，我们对图像进行分割，通过遍历所有可能的阈值，计算每个阈值下的类间方差，选取具有最大类间方差的阈值作为最终分割阈值。最后，我们将分割结果显示出来。

需要注意的是，最大类间类内方差比分割方法只适用于具有双峰直方图的图像，如果图像的直方图不具有双峰特征，那么这种方法的效果可能不太好。