本研究利用Matlab软件实现大津阈值算法进行图像分割，旨在自动识别并分离图像中的目标区域与背景，适用于医学影像分析、卫星遥感等领域。
详细的大津阈值分割方法是一种常用的图像处理技术，用于将图像中的前景对象从背景中分离出来。该方法通过计算一幅灰度图的全局最优阈值来实现二值化操作。
步骤如下：
1. 计算整幅图像的所有像素点的平均灰度。
2. 选取一个初始阈值T（通常取0至最大灰度级间的某个中间值）。
3. 根据当前选定的阈值，将所有像素划分为前景和背景两组，并分别计算它们各自的均值m1和m2。
4. 计算新的全局类间方差G：
G = (N1/N) * m1^2 + (N2/N) * m2^2 - μ^2
5. 其中，μ为整个图像的平均灰度； N是总的像素数； N1和N2分别为前景区与背景区中的像素数目。
6. 通过不断调整阈值T重复上述过程直到找到使得类间方差G最大的那个T作为最终分割用的最佳阈值。
这种方法的优点在于其计算简单且效果良好，尤其适用于具有明显灰度差异的图像。
5星
