Matlab中最大类间差方法OTSU

最新推荐文章于 2024-04-10 08:12:55 发布

原创最新推荐文章于 2024-04-10 08:12:55 发布 · 741 阅读

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#matlab #图像处理 #开发语言 #计算机视觉

该文介绍了如何在MATLAB中使用最大类间差方法进行图像阈值分割。首先读取并转换图像为灰度图，然后应用graythresh函数计算最佳阈值，最后通过imbinarize进行二值化处理，展示原图与处理后的对比。

在 MATLAB 中，最大类间差方法可以用于图像阈值分割。该方法的目标是找到一个阈值，将图像分成两个类别，使得这两个类别之间的差异最大。

Matlab代码：

% 读取图像
I = imread('example.jpg');

% 将图像转为灰度图像
I = rgb2gray(I);

% 计算最大类间差阈值
level = graythresh(I);

% 对图像进行二值化处理
BW = imbinarize(I, level);

% 显示原始图像和二值化后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(I)
title('Original Image')
subplot(1, 2, 2), imshow(BW)
title('Thresholded Image')

在这个示例中，我们首先读取了一张彩色图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用 graythresh 函数计算最大类间差阈值，并将其用于二值化图像。最后，我们显示了原始图像和二值化后的图像，以便比较。

需要注意的是，graythresh 函数将返回一个介于 0 和 1 之间的阈值值，因此在将其用于二值化之前，我们需要将它作为参数传递给 imbinarize 函数。