请给我matlab基于otsu算法的多阈值分割代码
时间: 2023-12-21 18:03:40 浏览: 132
好的,以下是基于Otsu算法的多阈值分割的MATLAB代码:
```matlab
function [T, varargout] = multithresh(I, N)
% I: 输入图像
% N: 阈值数量
% T: 阈值数组
% varargout: 分割后的图像
% 将图像转为灰度图像
if size(I, 3) == 3
I = rgb2gray(I);
end
% 计算图像的直方图
counts = imhist(I);
% 计算像素值的概率密度函数
p = counts / sum(counts);
% 初始化阈值数组
T = zeros(1, N);
% 迭代计算阈值
for i = 1 : N
% 计算类间方差
sigma_b = zeros(1, length(p));
for k = 1 : length(p)
w0 = sum(p(1:k));
w1 = 1 - w0;
if w0 == 0 || w1 == 0
continue;
end
m0 = sum((0:k-1) .* p(1:k)) / w0;
m1 = sum((k:length(p)-1) .* p(k+1:end)) / w1;
sigma_b(k) = w0 * w1 * (m0 - m1)^2;
end
% 找到类间方差最大的像素值
[~, thresh] = max(sigma_b);
T(i) = thresh - 1;
% 将该像素值对应的像素点从概率密度函数中去除
p(T(i)+1) = 0;
p = p / sum(p);
end
% 根据阈值数组进行分割
varargout = cell(1, nargout-1);
for i = 1 : length(T)+1
if i == 1
varargout{i} = I <= T(i);
elseif i == length(T)+1
varargout{i} = I > T(i-1);
else
varargout{i} = (I > T(i-1)) & (I <= T(i));
end
end
```
使用方法如下:
```matlab
I = imread('image.jpg');
[T, I1, I2, I3] = multithresh(I, 3);
```
其中,`I1`、`I2`、`I3`分别为分割后的图像,`T`为阈值数组。如果需要更多的分割结果,可根据需要自行修改代码。
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