设计一种自动全局阈值生成算法，并编制程序实现，matlab

一种常见的自动全局阈值生成算法是Otsu算法，该算法能够自动选择图像的最佳分割阈值。下面是该算法的步骤：

1.计算图像的直方图，并归一化。

2.计算图像的平均灰度值。

3.遍历所有可能的阈值t，计算两个类别的方差，即类间方差和类内方差。

4.选择使类间方差最大的阈值。

5.将选择的阈值作为图像的分割阈值。

下面是用Matlab实现Otsu算法的程序：

% 读入图像
img = imread('image.png');
% 计算图像直方图
histogram = imhist(img);
% 归一化直方图
normalized_histogram = histogram / sum(histogram);
% 初始化类内方差数组
variance = zeros(256,1);
% 遍历所有可能阈值
for t=0:255
    % 计算类内方差
    w0 = sum(normalized_histogram(1:t));
    w1 = sum(normalized_histogram(t+1:end));
    u0 = dot((0:t-1)', normalized_histogram(1:t)) / w0;
    u1 = dot((t:255)', normalized_histogram(t+1:end)) / w1;
    variance(t+1) = w0 * w1 * (u0 - u1)^2;
end
% 找到使类间方差最大的阈值
[~, threshold] = max(variance);
% 显示分割结果
binary_img = imbinarize(img, threshold/255);
imshow(binary_img);

该程序首先读入图像，然后计算图像的直方图并归一化。接着，程序遍历所有可能的阈值，并计算类内方差，然后选择使类间方差最大的阈值作为图像的分割阈值。最后，程序将分割结果显示出来。