用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码

资 源 简 介

用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码

详 情 说 明

最大类方差法（又称Otsu算法）是一种经典的自适应图像阈值分割方法。该算法通过寻找使前景与背景两类间方差最大的灰度值作为最佳分割阈值，能有效处理光照不均匀的图像。

在MATLAB中实现该算法主要分为四个步骤： 统计图像灰度直方图，计算每个灰度级的像素出现概率 遍历所有可能的阈值，分别计算前景和背景的类内概率与均值 根据当前阈值计算类间方差，该值反映分割效果的好坏 选择使类间方差最大的灰度值作为最终阈值

算法核心在于通过概率统计方法自动确定最佳阈值，不需要人工干预。对于256级灰度图像，通过遍历0-255每个可能的阈值，计算对应的分离度量值，最终取使分离度量最大的阈值。

MATLAB的Image Processing Toolbox中自带graythresh函数可直接实现该算法，但手动实现有助于深入理解其数学原理。实际应用时需注意该算法假设图像具有双峰直方图特征，对单峰图像效果可能不佳。