用MATLAB实现Otsu算法

资 源 简 介

用MATLAB实现Otsu算法

详 情 说 明

Otsu算法是一种广泛应用于图像处理领域的自动阈值选取方法，特别适用于将灰度图像转换为二值图像。该算法通过最大化类间方差来确定最佳分割阈值，无需人工干预即可实现有效分割。

在MATLAB中实现Otsu算法通常遵循以下逻辑流程：首先计算图像的归一化直方图，统计各灰度级的出现概率。接着遍历所有可能的阈值候选值，分别计算前景和背景的类内概率与均值。通过迭代比较类间方差，最终确定使方差最大的阈值作为分割点。

MATLAB的矩阵运算特性简化了直方图统计和阈值评估过程。例如，利用cumsum函数可高效计算累积概率分布，而向量化操作能避免显式循环，提升计算效率。值得注意的是，Otsu算法假设图像具有双峰直方图特征，若直方图无明显波峰，分割效果可能受限。

该算法的扩展应用包括多阈值分割（多类Otsu）或结合其他特征（如局部纹理）的改进方法。在医学图像、文档扫描等场景中，Otsu算法因其计算速度快和适应性强的特点，常作为基础分割工具嵌入处理流程。