基于OSTU的多阈值分割MATLAB程序
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简介：
本简介提供了一种利用OTSU算法实现图像多阈值分割的MATLAB编程方案。通过自动选取最优阈值，有效提升图像处理效果和效率。代码开源便于学习与应用。
Ostu方法又称最大类间差法，它通过分析图像的直方图特性来自动确定全局阈值T。该算法的具体步骤如下：
1. 计算整个图像的直方图，即将所有像素点按照0到255之间的灰度级进行分类，并统计每个灰度级别的像素数量。
2. 对直方图进行归一化处理，即计算每个灰度级别下的像素数占总像素数的比例。
3. 用i表示当前正在测试的阈值（一个特定的灰度等级），从0开始迭代增加。
4. 利用归一化的直方图来统计灰度级在0到i之间的所有像素点，计算这些前景像素所占整幅图像的比例w0及其平均灰度u0；同时统计i至255之间背景区域的像素比例w1和其平均灰度u1。
5. 计算前景与背景间差异性的指标g=w0*w1*(u0-u1)^2，以此来衡量不同阈值下图像分割效果的好坏程度。
6. 将i增加一个单位后继续执行步骤4)，直到达到最大灰度级255为止。
7. 在所有可能的i值中选取使得方差g最大的那个作为全局最优的二值化阈值T。
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