本文介绍了如何使用Matlab编程实现基于灰狼算法的Oust图像分割。该方法利用灰狼算法模拟灰狼寻食行为，通过迭代优化找到最佳阈值，将图像分割为相似特征的区域。适应度值的计算基于目标和背景之间的方差，以评估分割质量。最终通过阈值二值化得到分割结果。
图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，它的目标是将图像划分为具有相似特征的区域。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab编程实现基于灰狼算法的Oust图像分割方法。
灰狼算法（Grey Wolf Optimizer）是一种基于自然灰狼行为的优化算法，它模拟了灰狼群体的寻食行为。该算法通过模拟灰狼的社会行为和优势关系来寻找最优解。Oust图像分割是一种基于阈值的分割方法，它通过选择适当的阈值将图像分割为目标和背景两个部分。
下面是使用Matlab实现基于灰狼算法的Oust图像分割的代码：
function [segImage, threshold] = grayWolfOustSegmentation(image)
% 参数设置
maxIterations = 
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