MATLAB实现自适应图像阈值分割：最大类间方差法

"这篇文档是关于使用MATLAB实现自适应图像阈值分割的最大类间方差（Otsu's method）的代码示例。" 在图像处理领域，阈值分割是一种将图像划分为前景和背景的基本方法，尤其适用于二值化处理。Otsu's method（最大类间方差法）是一种自适应的阈值选择方法，能够自动找到最佳阈值，使得前景和背景之间的方差最大，从而达到最佳的分割效果。MATLAB是进行图像处理的一种强大工具，它提供了丰富的函数库来支持这类操作。 这段代码首先清除了MATLAB的工作空间并关闭了警告提示。然后定义了一个4邻接的钻石结构元素(SE)用于后续的形态学操作。`imread`函数读取了一个名为'cameraman.tif'的图像，这是一个经典的测试图像。接着，通过膨胀和腐蚀操作来预处理图像，这有助于消除噪点或连接像素。 接下来，代码检查输入图像是否为RGB图像，如果是，则将其转换为灰度图像。`imshow`函数用于显示原始或处理后的图像。图像数据被转换为双精度浮点数，以便进行更精确的计算。 为了应用Otsu's method，代码首先计算图像的灰度直方图。直方图是一个统计图像中每个灰度级出现频率的数组，这里使用归一化直方图确保了比较的公平性。然后，初始化阈值变量，并遍历所有可能的阈值，计算每个阈值下的类间方差。 类间方差（σB²）是衡量两类（前景和背景）灰度值离散程度的指标。代码通过遍历所有灰度级来更新ω1（前景像素的比例），ω2（背景像素的比例），μ1（前景像素的平均灰度），以及μ2（背景像素的平均灰度）。然后计算每个阈值下的类间方差，并保存当前最大类间方差对应的阈值。 最后，阈值被归一化到0-1之间，以便与MATLAB的`graythresh`函数的结果进行比较。`graythresh`函数也用于计算图像的全局阈值，但这里的目的是展示自适应阈值分割的过程，即根据图像局部特性动态确定阈值。 通过这个MATLAB代码，用户可以学习如何实现自适应阈值分割，特别是在没有先验知识的情况下，最大类间方差法能有效地自动找到合适的阈值，对图像进行有效的二值化处理。这对于图像分析、目标检测、文字识别等应用场景非常有用。