一、 問題描述

對一副圖像進(jìn)行二值化，ostu算法等

二、 求解思路

將圖像利用imread和rgb2gary后轉(zhuǎn)化為灰度圖像，對于直接的二值化，可使用0.5作為閾值
大津法（OTSU）是一種確定圖像二值化分割閾值的算法，由日本學(xué)者大津于1979年提出.通過設(shè)定一個閾值將圖像像素分為兩類，兩者的占比分別為p1,p2,兩者的均值分別為m1,m2,全局均值為mG，其中

通過循環(huán)255個像素得到，使得式子

有最大值，此閾值可以直接使用matlab自帶的graythesh算出。本文也嘗試?yán)蒙衔牡墓角蟪鍪沟檬阶幼畲蟮拈撝?/p>

三． 程序代碼

clear; clc; close all x=imread('tupian.jpeg'); subplot(3,3,1) imshow(x) title('原圖') %% 利用im2bw直接閾值二值化 T = 0.5; BW = im2bw(x,T); subplot(3,3,2) imshow(BW) title('利用im2bw直接閾值二值化') %% 手動閾值二值化 subplot(3,3,3) f=x; g=rgb2gray(f); new_g=zeros(size(g)); new_g(g>125)=1; imshow(new_g) title('手動閾值二值化') %% otsu算法 subplot(3,3,4) T_otsu=graythresh(g); p_otsu=im2bw(x,T_otsu); imshow(p_otsu) title('matlab自帶otsu') %% 手動otsu算法 subplot(3,3,5) [row,col]=size(g); [counts] = histogram(g); num=counts.Values; num=num/sum(num); max=0; kmax=0; for i=2:size(num,2)p1=sum(num(1:i));p2=1-p1;sump1=0;sump2=0;for k=1:isump1=sump1+k*num(k);endfor k=i+1:size(num,2)sump2=sump2+k*num(k);endm1=1/p1*sump1;m2=1/p2*sump2;thetasq=p1*p2*(m1-m2).^2;if thetasq>maxmax=thetasq;kmax=i;end end kmax=(kmax-1)*255/size(num,2); new_g1=zeros(size(g)); new_g1(g>kmax)=1; imshow(new_g1) title('手動閾值二值化') disp('手動計算otsu閾值') disp(kmax/255) disp('matlab自帶算法計算閾值') disp(T_otsu)

四． 實驗結(jié)果

如圖所示分別為原圖，使用函數(shù)im2bw直接二值化圖像，手動利用閾值二值化圖像以及利用matlab自帶函數(shù)計算大津法（otsu）給出閾值對圖像二值化和利用手寫公式求出閾值對圖像二值化

對于該種情況的圖片，手動計算的閾值與matlab自帶的算法計算的閾值幾乎一致，在計算otsu閾值時，注意使用hist函數(shù)獲得每個像素值所占的數(shù)量。

五、實驗心得

直接對函數(shù)用二值化分割有時候會不太理想，利用otsu等算法給出的結(jié)果能得到更好的分割結(jié)果

總結(jié)

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