matlab类间阈值分割代码(matlab设置阈值)

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本文目录一览：

• 1、Matlab编程求一个最大类间方差法的计算最佳阈值的程序。
• 2、matlab阈值分割代码
• 3、求一个matlab代码:使用otsu进行阈值分割,提取图中目标,背景全变为黑...

Matlab编程求一个最大类间方差法的计算最佳阈值的程序。

graythresh函数用法：使用最大类间方差法找到图片的一个合适的阈值（threshold）。在使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像时，需要设定一个阈值，这个函数可以帮助我们获得一个合适的阈值。

最大类间方差法介绍如下：最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的，是一种自适合于双峰情况的自动求取阈值的方法，又叫大津法，简称Otsu。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和目标2部分。

最大最大类间方差法（otsu）的公式推导：记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0， 平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。

首先将每一张图片的格式，大小进行统一，我们采用了基于双线性插值的方法进行大小转换。然后根据最大类间方差法求出整张图片的最佳阈值。

首先打开matlab，在命令行窗口中输入 a=[12 35 24；26 78 14；16 19 21]，创建一个3行3列的a矩阵。然后需要输入max(max(a))，求a矩阵的最大值。然后需要按回车键，可以看到a矩阵的最大值为78。

图像处理工具箱中有求分割阈值的函数，用的Otus法，即类间方差最大。

matlab阈值分割代码

1、要创建子函数，点页面新建，再点函数，就可以创建了。实在不会就百度一下matlab中如何创建函数，很详细。

2、图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。

3、首先，读取需要处理的图片，使用imread函数读取，将其存储为一个矩阵。其次，将图片矩阵转换为灰度图像，使用rgb2gray函数将RGB彩色图像转换为灰度图像。

4、之前写的一个程序，这里面用Sobel算子和Prewitt算子的部分就是对图像锐化得到边缘的了。也可以直接用matlab自带的函数S = edge(I， sobel)；进行锐化。

5、matlab实现边缘检测和图像分割提供了很多有用的图像处理函数，做图像分割方法有很多，例如：基于阈值的方法，基于边缘的方法，基于区域的方法，基于凸轮的方法以及基于能量泛函的方法。

求一个matlab代码:使用otsu进行阈值分割,提取图中目标,背景全变为黑...

1、点击figure窗口上工具栏上的箭头图标在图形的空白（呵呵，应该时空黑）地区双击就会出现如图窗口，在出现的下面的对话框中选择colors中的填充颜色选项，把颜色改为白色或是无色就可以了。

2、OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法，也叫大津算法（大津展之 tsu Nobuyuki），主要用于一些简单的阈值确定。对于下面这张灰度图片：我们想让这些物体（前景）和背景区分更明显一些，比如让物体为纯黑，背景全白。

3、这图比较简单特殊，可以用个笨法子，选择红色和绿色的阈值在图像三维数组中选择性取数。可以多试试，这基本就是最好的效果了，边缘部分没法，可能会有间断。如果是任意的图像，就只能抠图了，那就别用matlab受罪了。

4、我是中山大学的学生，因为导师要求这个暑假完成1200行MATLAB代码的练习而苦恼，实在不想写。

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