一维自适应阈值分割大津法的源程序

资 源 简 介

一维自适应阈值分割大津法的源程序

详 情 说 明

一维自适应阈值分割大津法（Otsu's Method）是一种经典的图像分割算法，主要用于自动确定图像二值化的最佳阈值。该方法由日本学者大津于1979年提出，其核心思想是通过最大化类间方差来寻找最优分割阈值。

在MATLAB实现中，算法通常包含以下几个关键步骤：

首先对输入的一维数据（如灰度直方图）进行统计，计算每个灰度级出现的概率。这一步为后续的类间方差计算奠定基础，通过遍历所有可能的阈值来评估分割效果。

然后算法会初始化类间方差为零，并循环遍历所有可能的阈值候选值。对于每个候选阈值，计算前景和背景两类的概率分布、均值以及当前阈值下的类间方差值。

最后通过比较找到使类间方差最大的那个阈值，即为大津法确定的最佳分割点。这个阈值能够最好地区分图像的前景和背景区域。

由于大津法只需要遍历一次灰度级范围，其计算复杂度为O(L)，其中L是灰度级数，这使得该算法在实际应用中非常高效。MATLAB实现通常会利用向量化操作来进一步提升计算效率。

该算法特别适合处理具有双峰直方图的图像，对于光照不均匀或对比度较低的情况，可能需要先进行预处理或结合其他自适应技术。