使用 MATLAB GUI 实现类间方差阈值图像分割

最新推荐文章于 2025-06-09 17:12:40 发布

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文章标签： matlab 计算机视觉人工智能

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本文介绍了如何使用 MATLAB GUI 实现基于类间方差阈值（Otsu's method）的图像分割算法。通过计算图像的总体均值、方差并找到最大化类间方差的阈值，实现图像的自动分割。提供了一个简单的GUI界面，用户可以加载图像并观察分割结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用 MATLAB GUI 实现类间方差阈值图像分割

在计算机视觉中，图像分割是一项非常重要的任务，其目的是将一张图像划分为多个具有相同特征的区域。在本文中，我们将介绍使用 MATLAB GUI 实现的基于类间方差阈值的图像分割算法。

算法原理

类间方差阈值是一种常见的阈值分割方法，其基本思想是寻找使类间方差最大的阈值。在实际应用中，我们通常使用 Otsu 方法来自动确定类间方差最大的阈值。

Otsu 方法可以通过以下步骤来实现：

计算图像的总体均值和方差。
从图像中选取一个阈值，将图像分为两个类别。
计算分割后两个类别的均值和方差。
计算分割后的类间方差。

重复步骤2到4，直到找到使类间方差最大的阈值。

算法实现

我们使用 MATLAB GUI 实现 Otsu 阈值分割算法，代码如下：

function varargout = otsu_gui(varargin)

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基于MATLAB的最大类间方差法图像分割

uote_e的博客

07-24

577

最大类间方差法是一种非常简单但有效的图像分割方法，它通过寻找图像灰度级的划分点来实现图像分割。为了找到一个合适的灰度级划分点，我们需要计算出每一个可能的灰度级划分点所对应的类间方差值，然后选取最大的那个作为分割点。在图像分割中，我们需要将图像按照不同的区域进行分割，从而达到更好的图像处理效果。其中，最大类间方差法是一种经典的图像分割方法，它能够很好地解决图像分割中的问题。通过使用MATLAB中的相关函数，我们可以很方便地实现最大类间方差法图像分割，并得到令人满意的分割效果。

基于Matlab GUI的多种阈值图像分割

BUG？不存在的！

07-04

319

阈值分割的原理是：首先选择一个阈值，然后将灰度大于该阈值的像素归为同一类，将灰度小于该阈值的像素归为另一类。图像分割是数字图像处理中一个重要的任务，它将一幅图像划分成若干个具有明显视觉特征的区域，为后续的图像分析和处理提供了便利。而阈值分割是图像分割中最简单、实用、易于实现的方法之一。对于需要手动调整阈值的图像，我们可以使用Matlab GUI中的slider滑块控件，根据操作者的选择调整阈值，并实时显示分割结果。Otsu法是一种自动确定阈值的方法，基于图像的灰度分布，通过最大化类间方差来确定阈值。

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基于MATLAB GUI的类间方差阈值图像分割

CyberBladeX的博客

09-14

104

其中一种常用的图像分割方法是阈值分割，它基于图像的像素灰度值，将图像分为两个或多个类别。具体而言，类间方差越大，表示不同类别之间的差异越大，因此选择具有最大类间方差的阈值可以有效地将图像分割成不同的区域。一旦用户设置了阈值范围，我们可以使用MATLAB的循环结构遍历所有可能的阈值，并计算每个阈值对应的类间方差。用户可以通过GUI界面加载图像，设置阈值范围，并执行阈值分割操作，最终得到分割结果。在计算了所有可能阈值的类间方差之后，我们可以选择具有最大类间方差的阈值作为最佳阈值。步骤6：应用阈值分割。

【图像分割】基于类间方差阈值图像分割与腐蚀膨胀matlab源码含GUI

m0_60703264的博客

09-11

334

一、简介 1 概述在计算机视觉和图像处理领域，最大类间方差法（otsu）又叫做大津法，是1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应阈值分割方法，减少灰阶图像等级成为一个二值图像。该算法假定图像分为两类（符合双峰直方图分布，两类分别称为前景/目标像素和背景像素），然后计算出一个最优的阈值将将此图像分为两类使得其类间方差最大。Otsu是费舍尔离散判断分析的一维表现形式。 2 方法二、源代码 function varargout = experiment3(varargin) % EXPERIME

【图像分割】类间方差阈值图像分割【含 GUI Matlab源码 583期】

Matlab912100926的博客

05-05

1036

类间方差阈值图像分割 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

【图像分割】基于类间方差阈值图像分割与腐蚀膨胀matlab源码

m0_60703264的博客

08-26

312

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03-20

892

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01-24

853

类间方差阈值图像分割 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

matlab人工选择阈值进行分割,基于MATLAB的图像阈值分割算法的研究

weixin_34556808的博客

03-17

3867

[摘要]：图像分割是一种重要的数字图像处理技术。本文首先介绍了图像分割技术，其次总结了目前图像分割技术中所用到的阈值、边缘检测、区域提取等方法以及分水岭算法。针对各种阈值分割算法，本文在最后做了详细的研究，并给出了相应的MATLAB程序源代码。[关键词]：数字图像处理；图像分割；阈值；算法ResearchonlgorithmAbstract：ImageInthisthesis,thedigi...

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在本篇介绍中，我们将探讨基于Matlab GUI（图形用户界面）的类间方差阈值图像分割技术，并提供相关的Matlab源码。这种图像分割方法主要是通过最大化类间方差来实现的，它被广泛应用于二值化图像处理，使得背景和前景...

【图像分割】基于matlab GUI类间方差阈值图像分割【含Matlab仿真 583期】.zip

11-17

优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图；...

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11-05

在本资源中，我们探讨的是基于GUI（图形用户界面）的类间方差阈值图像分割方法，这通常是一种简单但有效的二值化技术。这个方法结合了用户友好的交互界面和数学算法，使得非专业用户也能进行图像处理操作。类间...

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MATLAB | 绘图复刻（十九）| 轻松拿捏 Nature Communications 绘图

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【MATLAB第119期】基于MATLAB的KRR多输入多输出全局敏感性分析模型运用（无目标函数，考虑代理模型）

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本文探讨了基于MATLAB的KRR（Kernel Ridge Regression）多输入多输出模型的全局敏感性分析方法，重点解决复杂非线性函数的代理建模问题。研究采用SOBOL方法，通过KRR作为高精度代理模型替代传统BP神经网络，实现了对6输入2输出系统的敏感性分析。实验数据为103×8矩阵，其中前6列为输入变量，后2列为因变量。研究结果表明，KRR模型在训练集和测试集上表现出优于BP的拟合性能（R2均高于0.99）。关键步骤包括：设定变量范围并生成SOBOL序列样本、构建A/B/AB样本矩阵、计算一阶

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simulink和UE5仿真的时候，simulink这边先停止仿真（也就是官方要求的顺序——注意：如果先在UE5那边停止仿真，如果UE5这边的实例化对象较多的话，很容易在停止仿真以后，出现显存不够的问题），然后UE5那边也停止Play，结果simulink这边重新第二次仿真时，直接UE5崩溃，然后simulink没有响应。搜索一下是否已经有网友出现类似的情况，是否网上已经有相应的解决方案了？配置信息： 1. R2024b 2. UE5.3 3. 就是使用mathworks的UE5的插件: Math

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详细介绍了基于夹角的边缘点提取原理

基于PSO粒子群优化的VMD-GRU时间序列预测算法matlab仿真

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725

摘要：本文提出一种结合变分模态分解(VMD)、门控循环单元(GRU)和粒子群优化(PSO)的时间序列预测算法。该算法首先通过VMD将复杂时序分解为多个平稳模态分量，再利用PSO优化GRU的关键参数(隐藏层节点数和学习率)，最后使用优化后的GRU对各分量进行预测并重构结果。实验采用Matlab2024b环境，通过调整GRU网络结构(序列输入层、GRU层、ReLU激活层等)和训练参数(Adam优化器、200次最大训练次数等)，实现了对非平稳时序的有效建模。算法通过多技术协同，克服了传统方法在处理非线性序列时的局

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### Arduino 红外遥控小车教程 #### 初始化设置为了实现红外遥控功能，在程序初始化阶段需配置串口通信并启用红外接收模块。通过 `Serial.begin(9600)` 设置波特率为 9600bps，确保上位机与单片机间的数据传输顺畅；接着调用 `irrecv.enableIRIn()` 方法激活红外信号监听[^1]。 ```cpp void setup() { Serial.begin(9600); // 定义波特率 irrecv.enableIRIn(); // 给红外接收模块进行使能 } ``` #### 主循环逻辑在主函数体内持续检测是否有新的红外编码到达。一旦接收到有效指令，则依据具体按键映射执行相应动作： - 前进：当识别到特定键值时驱动电机正转； - 后退：反之则令其反转； - 左转/右转：分别操控两侧轮子差速运动完成转向操作。 ```cpp void loop() { if (irrecv.decode(&results)) { // 判断是否接收到数据 switch(results.value){ case KEY_FORWARD: moveForward(); break; case KEY_BACKWARD: moveBackward(); break; case KEY_LEFT: turnLeft(); break; case KEY_RIGHT: turnRight(); break; default : stopMotors(); } irrecv.resume(); // 接收下一组数据 } } // 驱动前进方法示例 void moveForward(){ digitalWrite(MotorPinA, HIGH); digitalWrite(MotorPinB, LOW); analogWrite(PWMpin, speedValue); delay(moveTime); stopMotors(); } // 其他方向移动的方法省略... ``` 上述代码片段展示了如何解析来自遥控器的不同命令，并据此改变车辆行驶状态。需要注意的是实际应用中还需考虑更多细节如防抖处理、边界条件判断等以提高稳定性。