MATLAB实现OTSU

@

目录

• 1.OTSU算法原理简述：
• 2.MATLAB实现代码

1.OTSU算法原理简述：

最大类间方差是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出，是一种自适应的阈值确定方法。算法假设图像像素能够根据阈值，被分成背景[background]和目标[objects]两部分。然后，计算该最佳阈值来区分这两类像素，使得两类像素区分度最大。

公式： 记 M = 256 单通道灰度分级 Sum = 像素总数

2.MATLAB实现代码

clc
clear
x=imread('radiogirl.jpg');
   a=x;
   subplot(211);
   imshow(a,[]);
   %[count x]=imhist(a);
   [m,n]=size(a);
   N=m*n;
   L=256;   

for i=1:L
    count(i)=length(find(a==(i-1)));
    f(i)=count(i)/(N);  %每个灰度对应的概率，i=1,对应灰度值为0（i-1）
end  

for i=1:L
    if count(i)~=0
        st=i-1;   %开始的灰度值
        break;
    end
end
for i=L:-1:1
    if count(i)~=0
        nd=i-1;   %结束的灰度值
        break;
    end
end   

p=st;   q=nd-st+1;
u=0;
for i=1:q
    u=u+f(p+i)*(p+i-1);  %u是像素的平均值
    ua(i)=u;           %ua（i）是前i+p个像素的平均灰度值  (前p个无取值)
end;   

for i=1:q
    w(i)=sum(f(1+p:i+p));  %w（i）是前i个像素的累加概率,对应公式中P0
end;   

w=w+eps;
   %对照sigmaB的公式写出目标函数。实际是遍历所有值
d=(w./(1-w)).*(ua./w-u).^2;
[y,tp]=max(d);  %可以取出数组的最大值及取最大值的点
th=tp+p;  

subplot(212);
imshow(im2bw(a,th/255),[]);  title('自己的最大类间方差');

subplot(211);
imshow(im2bw(x,graythresh(x)),[]);  title('matlab自带');

结果



可以看到自己编写的与matlab自带效果相同。