MATLAB实现大津法图像分割与实例分析

本资源是一份关于使用MATLAB进行图像分割的教程，主要介绍了两种方法：大津法（Otsu's Method）和一个未命名的程序。以下是对这两个部分内容的详细解释： **大津法（Otsu's Method for Image Segmentation)** 大津法是一种基于阈值的二值化图像分割算法，由 Nobuyuki Otsu 在1979年提出。该方法的核心目标是找到最佳的阈值，使得图像划分成前景（目标）和背景的类间方差最大。以下是关键步骤： 1. **读取图像**: 使用`imread`函数读取名为'color1.bmp'的彩色图像，并将其转换为灰度图像，以简化处理。 2. **图像增强**: 使用`stretchlim`和`imadjust`函数对图像进行增强，但并非必需，主要是为了改善图像对比度，便于后续处理。 3. **计算灰度直方图**: `imhist`函数计算图像中各灰度级别的出现频率，然后归一化到概率分布。 4. **寻找阈值范围**: 找到出现概率不为0的最小和最大灰度值，以确定阈值的上下边界。 5. **计算类间方差**: 根据每个灰度级别对应的像素概率，计算不同阈值下类间的方差，并确定最大化方差时的最优阈值。 6. **二值化分割**: 根据找到的阈值，将灰度图像划分为前景和背景，通过`double`和比较操作实现。 **未命名的程序（Program 2）** 该程序没有给出完整的名称，但其开始部分执行了类似的任务，可能也是进行图像处理或二值化。它首先清空工作空间（`clc`），清除变量（`clear`），并改变当前目录到指定路径。接着，它使用`imread`函数读取名为'qr4.bmp'的图像文件。这部分程序可能包括图像预处理、分析和阈值分割等步骤，但具体内容在提供的摘录中并未详细说明。 总结来说，这份资源提供了一个使用MATLAB实现图像分割的实例，特别是展示了大津法如何应用于图像二值化，通过计算和选择最佳阈值来分离图像中的对象。第二个程序可能包含相似或不同的图像处理流程，具体操作细节依赖于整个文件内容。