matlab代码实现最大类间方差法

资 源 简 介

matlab代码实现最大类间方差法

详 情 说 明

最大类间方差法（Otsu方法）是一种经典的自动图像阈值分割算法，特别适用于灰度直方图呈现双峰特性的图像。该方法通过最大化类间方差来确定最佳分割阈值，实现前景与背景的分离。

在Matlab中实现该算法时，核心步骤包括：首先计算图像的归一化直方图，统计各灰度级出现的概率。然后遍历所有可能的阈值，分别计算前景和背景的类内概率、均值及类间方差。类间方差最大的阈值即为最佳分割点，此时分割结果能使前景和背景差异最显著。

对于双峰明显的图像，该方法能快速定位谷底位置作为阈值。Matlab的矩阵运算特性可高效完成直方图统计与方差计算，结合find函数可快速确定最大方差对应的阈值。实际应用中需注意处理低对比度或直方图单峰的情况，此时可能需要结合其他预处理方法。

该算法在医学影像、工业检测等领域广泛应用，MATLAB内置的graythresh函数即基于此原理，但理解手动实现过程有助于灵活调整算法以适应特殊场景。