最大类间方差法matlab代码

以下是在MATLAB中实现最大类间方差法的示例代码：

I = imread('image.jpg'); % 读取输入图像
if size(I, 3) == 3
    I = rgb2gray(I); % 将彩色图转换为灰度图
end
counts = imhist(I); % 计算图像灰度直方图
p = counts / numel(I); % 计算像素灰度分布概率
omega = cumsum(p); % 计算像素灰度累计分布概率
mu = cumsum(p .* (1:numel(counts))'); % 计算像素灰度均值
mu_t = mu(end); % 计算像素灰度总均值
sigma_b_squared = (mu_t * omega - mu).^2 ./ (omega .* (1 - omega)); % 计算类间方差
[~, level] = max(sigma_b_squared); % 找到最大类间方差对应的阈值
BW = imbinarize(I, level / (numel(counts) - 1)); % 二值化图像
imshowpair(I, BW, 'montage'); % 显示结果

在这个示例中，我们首先读取输入图像，并将其转换为灰度图。然后，使用 `imhist` 函数计算图像的灰度直方图，使用归一化的像素计数器计算像素灰度分布概率。接下来，我们计算像素灰度累计分布概率和像素灰度均值，并计算像素灰度总均值。然后，我们使用这些值计算类间方差，并找到最大类间方差对应的阈值。最后，我们使用 `imbinarize` 函数将图像二值化，并使用 `imshowpair` 函数将原始图像和二值化图像显示在一起以进行比较。