matlab代码实现灰度图像分割

资 源 简 介

matlab代码实现灰度图像分割

详 情 说 明

灰度图像分割是图像处理中的基础任务，二维大津法（又称二维最大类间方差法）是一种基于灰度统计特征的自动阈值选取方法。该方法通过分析像素灰度值及其邻域均值构建二维直方图，寻找使类间方差最大的最优阈值组合。

传统的一维大津法仅考虑单个像素的灰度信息，而二维大津法同时利用像素灰度值和局部邻域均值，增强了算法对噪声的鲁棒性。在MATLAB实现中，通常需要先计算图像的局部均值矩阵（可通过滑动窗口或滤波器实现），然后构建二维灰度-均值直方图。

算法的核心是遍历所有可能的阈值组合（灰度阈值T和邻域均值阈值S），计算两类（前景和背景）的类间方差。当方差达到最大值时，对应的(T,S)即为最佳分割阈值。由于二维搜索空间较大，实际实现时可通过优化策略减少计算量。

该方法特别适用于存在噪声或灰度不均匀的图像，但对高分辨率图像可能存在计算效率问题。后续可结合形态学操作或区域生长法优化分割结果。