MATLAB实现OTSU图像二值化：实例与步骤解析

MATLAB图像处理中的自动获取阈值算法，特别是大津法(OTSU)是一个重要的概念，用于将图像转换为二值图像，以便更好地进行分析和识别。大津算法的核心思想是寻找一个最优的阈值，使得图像划分成前景和背景时，两个类别的类内方差达到最大。这种方法特别适用于灰度级图像，其目标是通过最小化类间方差来最大化类内方差，从而实现最佳的分割效果。 在MATLAB示例代码中，首先通过`imread`函数读取两张图片`XXX.jpg`，并将其转换为YCbCr色彩空间，然后提取其中的亮度分量（例如`I11`和`I21`）。接着，利用`graythresh`函数计算每个图像的全局阈值，这个阈值是基于整个图像灰度值分布的统计特性。 代码展示了如何将图像二值化，`im2bw`函数根据给定的阈值将图像转换为二值图像。为了减少噪声的影响，还应用了`bwareaopen`函数去除小区域，并使用`imclose`函数用指定的结构元素（这里是一个圆盘形结构）进行膨胀，进一步细化分割结果。 在`subplot`中，展示了原始图像、经过OTSU处理后的二值图像以及处理后只保留前景部分的图像。这样可以直观地看到大津法在实际图像上的应用效果，以及它如何自动选择最合适的阈值来分离前景和背景。 这段代码演示了MATLAB中使用OTSU算法进行图像自动阈值分割的过程，包括图像预处理、阈值计算、二值化以及后期处理等步骤。这对于那些需要对图像进行自动化分析和处理的场景，如物体检测、图像分割或者机器视觉任务，都是非常实用的技术。通过学习和实践这部分内容，可以提升在图像处理领域的技能和理解。