Oust多阈值图像分割附MATLAB代码

Oust多阈值图像分割附MATLAB代码

图像分割是一项重要的图像处理任务，它将图像划分为具有相似特征的区域。Oust多阈值图像分割是一种常用的分割方法，它可以在图像中同时检测多个不同的目标。本文将详细介绍Oust多阈值图像分割的原理，并提供附带MATLAB代码的实现示例。

Oust多阈值图像分割原理
Oust多阈值图像分割方法基于Otsu阈值分割算法的改进。Otsu算法是一种自适应的阈值分割方法，用于将图像分为背景和前景两个部分。然而，当图像中存在多个目标时，使用单个阈值进行分割可能无法满足需求。Oust方法通过多次应用Otsu算法，使用不同的阈值进行分割，从而实现多目标分割。

Oust多阈值图像分割的步骤如下：

1. 对输入图像进行灰度化处理，将其转换为灰度图像。
2. 根据Otsu算法选择第一个阈值，将图像分为两个部分：背景和前景。
3. 在第一次分割的基础上，再次使用Otsu算法选择第二个阈值，将前景部分再次分割为两个子部分。
4. 重复上述过程，直到达到所需的目标数目。每次迭代都会基于上一次分割的结果选择新的阈值。
5. 根据最终的阈值集合将图像分割为多个目标区域。

Oust多阈值图像分割的MATLAB代码实现示例：

function segmented_image = oust_multi_threshol