Otsu算法实现（matlab）

最新推荐文章于 2023-12-28 11:05:16 发布

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最新推荐文章于 2023-12-28 11:05:16 发布 · 1.7k 阅读

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#计算机视觉

本文介绍了一种使用Otsu算法进行图像自动阈值分割的方法。通过计算归一化直方图的类间方差，确定最佳分割阈值，实现了图像的黑白二值化处理。

function threshold = Otsu(normalizedHist)
%normalizedHist为归一化直方图
%threshold为自动分割的阈值
wk = 0;
uk = 0;
L = length(normalizedHist);
uT = sum((0:L-

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Matlab版本的二维Otsu算法

m0_63067061的博客

05-29

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封装在 ’function [T_H,T_L]=OTSU2D(I)‘，可在Matlab的Canny代码的双阈值选择直接调用。针对图像分割方面，采用Canny边缘检测的阈值选择，可采用二维大津法的方式，以下是Matlab版本的二维Otsu算法。“OTSU2D(I)"函数，”I“为非极大抑制的结果图。

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最大类间方差法（OTSU）阈值分割的matlab实现

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MATLAB实现OTSU

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1072

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。可以看到自己编写的与matlab自带效果相同。

otsu.rar_MATLAB otsu_otsu matlab_otsu算法MATLAB_鍥惧儚鍒嗗壊 otsu

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otsu算法应用于图像分割--图像分割-直方图

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Matlab图像处理-最大类间方差阈值选择法（Otsu）

qq_20660115的博客

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2063

算法，该算法是在灰度直方图的基础上用最小二乘法原理推导出来的，具有统计意义上的最佳分割阈值。它的基本原理是以最佳阈值将图像的灰度直方图分割成两部分，使两部分之间的方差取得最大值，即分离性最大。最大类间方差阈值选择法又称为。

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ostu算法，最小类间方差。可在此基础上应用于所有类间方差的方式。

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785

function th=thresh_md(a);x=imread(a);a=rgb2gray(x);imshow(a)count=imhist(a);[m,n]=size(a);N=m*n;L=256;count=count/N;for i=1:Lif count(i)~=0st=i-1;break;endendfor i=L:-1:1if count(i)~=0nd=i-1;break;end...

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