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OTSU算法是一种经典的图像分割方法,通过自动计算最佳阈值将灰度图像转化为二值图像。该方法基于类间方差最大化原理,无需人工干预即可找到区分前景和背景的最佳阈值点。
在MATLAB中实现OTSU算法通常包含以下步骤:首先读取原始图像并转换为灰度格式,然后统计图像的灰度直方图分布。算法核心是遍历所有可能的阈值,计算每个阈值对应的前景和背景像素的类间方差。当类间方差达到最大值时,对应的阈值即为最优分割阈值。最后用该阈值对图像进行二值化处理,完成分割。
该方法的优势在于对具有双峰直方图的图像效果显著,且计算效率高。实际应用中可结合形态学处理优化分割结果,例如去除小面积噪声或填充空洞区域。对于光照不均的图像,建议先进行预处理以提高OTSU算法的鲁棒性。