自定义otsu的算法代码matlab

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，演示如何自定义实现 Otsu 算法：

function [threshold, variances] = myOtsu(img, numBins, numIntervals)
% MYOTSU 自定义 Otsu 算法实现
% img: 输入图像
% numBins: 直方图中的 bin 数量
% numIntervals: 像素值范围被分成的区间数
% threshold: 分割阈值
% variances: 每个区间的类间方差值

% 计算直方图
histogram = imhist(img, numBins);

% 将像素值范围分成 numIntervals 个区间
intervalWidth = numBins / numIntervals;
intervals = 1:intervalWidth:numBins;

% 初始化
variances = zeros(1, numIntervals);
totalPixels = numel(img);

% 对于每个区间，计算平均值和方差
for i = 1:numIntervals
    intervalStart = intervals(i);
    intervalEnd = intervals(min(i+1, numIntervals)) - 1;
    intervalPixels = sum(histogram(intervalStart:intervalEnd));
    intervalValues = intervalStart:intervalEnd;
    intervalMean = sum(intervalValues .* histogram(intervalStart:intervalEnd)) / intervalPixels;
    intervalVariance = sum((intervalValues - intervalMean).^2 .* histogram(intervalStart:intervalEnd)) / intervalPixels;
    variances(i) = intervalVariance;
end

% 对于所有的类间方差值，选择最大值作为分割阈值
[~, maxIndex] = max(variances);
intervalStart = intervals(maxIndex);
intervalEnd = intervals(min(maxIndex+1, numIntervals)) - 1;
threshold = (intervalStart + intervalEnd) / 2 / numBins;
end

在这个代码示例中，我们首先计算输入图像的灰度直方图，并将其分成 numIntervals 个区间。然后，对于每个区间，我们计算平均值和方差，并根据它们计算类间方差值。最后，我们选择最大的类间方差值对应的阈值作为分割阈值。