大津法(OTSU)图像分割与腐蚀膨胀MATLAB实现

"这篇资源是关于图像分割的，主要介绍了基于类间方差阈值（Otsu's method）的图像分割技术，并提供了相应的MATLAB源码实现，同时还涉及到了腐蚀和膨胀等图像处理操作。" 图像分割是计算机视觉和图像处理中的关键步骤，它将图像分解成多个有意义的区域或对象，以便于后续分析和理解。在这个资源中，重点讨论了一种自适应阈值分割方法——最大类间方差法，即Otsu's method。该方法由大津于1979年提出，特别适用于具有双峰直方图分布的灰阶图像，能够自动确定最佳阈值，将图像分割为前景和背景两部分。 Otsu's method的基本思想是寻找一个阈值，使得图像中的两类像素（前景和背景）的类间方差最大。这个阈值使得两类像素的区分最明显，从而达到最佳分割效果。在计算过程中，该方法考虑了整个图像的灰度分布，而不是简单地对全局或局部灰度进行固定阈值分割。 源代码部分可能包含以下内容： 1. 图像读取：使用MATLAB的`imread`函数读取待处理的图像。 2. 图像预处理：可能包括直方图均衡化以增强图像对比度，或者滤波操作以去除噪声。 3. Otsu's method实现：通过计算所有可能的阈值下的类间方差，找到最优阈值。 4. 图像二值化：利用找到的阈值，使用`imbinarize`函数将图像转换为二值图像。 5. 腐蚀和膨胀操作：这些是形态学操作，用于去除小的噪声点（腐蚀）或填充小的空洞（膨胀）。`imerode`和`imelete`是MATLAB中对应的函数。 6. 结果展示：使用`imshow`函数显示原始图像、分割结果以及可能的腐蚀和膨胀后的图像。 通过这段MATLAB源码，学习者可以理解Otsu's method的原理，并实际操作图像分割过程，对于理解图像处理和计算机视觉的实践应用非常有帮助。同时，腐蚀和膨胀等操作进一步展示了如何改善图像分割的效果，使结果更加准确。