Matlab Otsu阈值分割

最新推荐文章于 2025-05-20 13:23:10 发布
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hecaozhong
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图像处理之阈值分割[全局阈值、Otsu阈值和迭代式阈值分割]
qq_44111805的博客
08-21 4万+
背景CO的灰度级为0 ~ t-1，目标C1的灰度级为t ~ L-1。对于物体和背景对比较明显的图像，其灰度直方图为双峰形状，可以选择两峰之间的波谷对应的像素值作为全局阙值，将图像分割为目标对象和背景。迭代阈值法是阈值法图像分割中比较有效的方法，通过迭代的方法来求出分割的最佳阅值，具有一定的自适应性。其中f(x,y)为点(x,y)的像素值，g(x,y) 为分割后的图像，T为全局阈值，阈值分割技术是最经典和流行的图像分割方法之一，也是最简单的一种图像分割方法。可以通过全局的信息，例如整个图像的灰度直方图。
Matlab分块Otsu阈值分割
08-31
Otsu，大津法（最大类间方差）阈值分割。采用分块思想，将一副图像的灰度图分成若干个子图像，对每个子图像进行Otsu阈值分割，再拼接。Matlab2016a
Otsu阈值分割（MATLAB）
05-17
基于MATLAB的阈值分割程序，使用的是Otsu最大类间方差法去确定阈值，希望对您有所帮助。
Matlab图像分割实用算法教程：从K-means到阈值分割
最新发布
weixin_42601608的博客
05-20 696
在计算机视觉与图像处理的领域中，图像分割是识别和理解图像内容不可或缺的步骤。其核心目标是将复杂的图像划分为若干个有明确意义的子区域，使得每个子区域内部的像素点具有相似的特性，而不同子区域之间的像素点则有显著的差异性。图像分割的方法多种多样，包括基于阈值的方法、区域生长、聚类分析以及边缘检测等。图像分割在多个行业中都扮演着重要角色，例如医疗成像，卫星图像分析，以及在自动驾驶技术中的道路和障碍物识别等。
Matlab二维Otsu阈值分割
08-31
二维Otsu，大津法（最大类间方差）阈值分割。Matlab2016a 使用3×3邻域平均灰度作为直方图第二维，二维Otsu运算时间要比一维Otsu长。
Matlab一维Otsu阈值分割(两种公式计算)
08-31
一维Otsu，大津法（最大类间方差法）阈值分割。Matlab2016a，同一原理推导的两种公式求解类间方差，数值计算原因导致结果有所差异。
OSTU多阈值分割otsu(Matlab)
06-10
OSTU多阈值图像分割程序，基于Matlab语言
数字图像处理之全局阈值分割与Otsu阈值分割MATLAB实现.zip
05-26
总的来说，这个MATLAB实现的压缩包提供了一个学习和实践全局阈值分割和Otsu阈值分割的好机会。通过对图像进行处理，你可以深入理解这两种方法的工作原理，并且掌握如何在实际问题中应用它们。在数字图像处理领域，...
OTSU阈值分割
02-27
`otsuthresh_code.m` 文件很可能是MATLAB编写的OTSU阈值分割算法的实现代码。MATLAB是一种广泛用于数值计算和图像处理的编程语言。以下是一个简单的OTSU算法MATLAB代码框架： ```matlab function [threshold, img_...
matlab图像处理--Otsu阈值分割
热门推荐
张洪睿的博客
05-05 6万+
Otsu算法：取一个最优阈值把原图像分为前景色（A部分）与背景色（B部分），两部分的类间方差越大，说明两部分差别越大，便能有效的分割图像。所以该算法最关键的是找到最优阈值。 方差：    例如  1，2，3，4，5                 先求均值：1/5（1+2+3+4+5）=3                 方差=1/5[(1-3)^2+（2-3）^2+(3-3)^2+(4...
OSTU多阈值分割MATLAB程序
01-26
Ostu方法又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为： 1) 先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量 2) 归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点 3) i表示分类的阈值，也即一个灰度级，从0开始迭代 4) 通过归一化的直方图，统计0~i 灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做前景像素) 所占整幅图像的比例w0，并统计前景像素的平均灰度u0；统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素) 所占整幅图像的比例w1，并统计背景像素的平均灰度u1； 5) 计算前景像素和背景像素的方差 g = w0*w1*(u0-u1) (u0-u1) 6) i++；转到4)，直到i为256时结束迭代 7）将最大g相应的i值作为图像的全局阈值
阈值分割 Matlab
08-24
阈值分割 自适应阈值 全局阈值 局部阈值 Matlab
阈值分割的matlab程序
05-19
这份代码是实现阈值分割的matlab程序，可以直接用。
灰度图像的二维Otsu自动阈值分割法 matlab源程序
05-05
算法速度很快哦，只要0.4秒，风格效果稳定，用了cameraman测试的
20组 阈值分割_matlab_阈值分割_
10-03
基于MATLAB图像阈值分割 ，有不同的方法，如人工阈值分割，大津法阈值分割等
matlab 图像平滑的算法_MATLAB--数字图像处理 Otsu算法（双阈值）
weixin_39576294的博客
11-28 794
Otsu算法（双阈值）该算法就是利用otsu算法计算出两个阈值公式g=w0*(u0-u)^2+w1*(u1-u) ^2+ w2*(u2-u) ^2g最大值时，就可以选出两个阈值代码求两个阈值function [t1,t2]=DoubleOtsuThresh(img) % % Otsu 双阈值求解 % 输入 图像img，输出 最优阈值t1和t2(归一化,范围在[0,1]) % % BinsN...
MATLAB——阈值分割（一）
PR-XIAOBAI
11-01 4万+
阈值分割是一种简单有效的图像分割方法，适用于分割物体与背景有较强对比的图像，所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于物体，灰度值为255表示前景，否则这些像素点将被排除在物体区域以外，灰度值为0表示背景。多阈值分割与单阈值分割并无本质区别，只是分割技巧不同。 直方图分割 灰度图像中画面比较简单且对象物的灰度分布比较有规律时，背景和对象物在图像的灰度直方图上各形成一个波峰，由于每两个波峰间形成一个低...
Matlab实现图像OTSU阈值分割（分割成三类）
qq_51500472的博客
05-25 6468
图像分割原理： 图像分割函数代码： function [dst,realT1,realT2] = ImageSegmentation(filepath) %图像分割 src = double(rgb2gray(imread(filepath))); [M,N] = size(src); src = reshape(src,[],1); mG = mean(src); g = 0;realT1 = min(src);realT2 = realT1+1; for T1 = min(src) : max(src
MATLAB实现Otsu阈值分割在数字图像处理中的应用
根据给定的文件信息，“数字图像处理之全局阈值分割与Otsu阈值分割MATLAB实现.zip”提供了MATLAB语言编写的代码文件，用于演示全局阈值分割与Otsu阈值分割两种不同算法的实现过程。文件的标题和描述强调了Otsu方法...
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