简介：本程序采用OTSU方法实现图像的自动多级阈值分割，在MATLAB环境中运行，适用于科研和教学用途。
OSTU多阈值分割（也称为Otsu方法）是一种广泛应用于图像处理领域的自动二值化技术，在图像分割中有重要应用。该技术由日本工程师Nobuyuki Otsu在1975年提出，能够有效地将图像分为前景和背景两部分，并且对于图像分析、文字识别及医学影像处理等领域具有重要意义。
在MATLAB编程环境中，我们可以通过编写自定义函数或使用内置功能来实现OSTU多阈值分割。在这个场景中，“otsu.m”文件可能是一个用于执行Otsu算法的自定义MATLAB实现。通常这样的函数会接受一个灰度图像作为输入，并返回一个二值化后的图像，其中像素值为0表示背景区域，而非零则代表前景。
OSTU算法的核心在于寻找最佳阈值以最小化内部类方差（衡量两类像素差异）。该方法首先计算所有可能的阈值，然后对于每个阈值分别确定前景和背景的概率以及它们各自的方差。通过这种方式找到使类间方差最大的那个阈值作为最优解，从而确保图像中的前景与背景区分度最高。
在MATLAB中实现OSTU算法通常包括以下步骤：
1. 计算灰度直方图。
2. 初始化阈值和权重。
3. 遍历所有可能的阈值，并计算两类像素的概率及类内方差。
4. 寻找使内部类间方差最大的最佳阈值。
5. 应用此最优阈值得到二值化图像。
“license.txt”文件可能是该MATLAB程序的许可证协议，规定了代码使用的条件。在实际使用过程中，应遵守相关条款以尊重原作者的权利。
具体应用中需要调用otsu.m函数并传入相应的图像数据：
```matlab
% 加载灰度图像
img = imread(your_image.png);
% 转换为双精度类型便于计算
img = im2double(img);
% 应用OTSU算法进行二值化处理
binary_img = otsu(img);
% 显示原图和经过二值化的图像结果
figure, subplot(1, 2, 1), imshow(img); title(原始图像);
subplot(1, 2, 2), imshow(binary_img); title(二值化后的图像);
```
OSTU多阈值分割是处理图像的一种实用且强大的工具，而MATLAB则提供了便捷的平台来实现这一技术。通过理解和应用类似otsu.m这样的函数，我们可以更有效地分析和处理各种类型的图像数据。
5星
