Question

Matlab图像处理问题---大津法。

请问用Matlab实现大津法的步骤是什么？我的Matlab水平比菜鸟还菜，但是我要写大津法的流程图，却对大津法一无所知啊。。请给位好心人给我说说步骤吧。。。谢谢了。

Answer 1

最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津
法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差
越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部
分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比
例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ1。图像的总平均
灰度记为μ,类间方差记为g。
假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M×N,
图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有:
ω0=N0/ M×N (1)
ω1=N1/ M×N (2)
N0+N1=M×N (3)
ω0+ω1=1 (4)
μ=ω0*μ0+ω1*μ1 (5)
g=ω0(μ0-μ)^2+ω1(μ1-μ)^2 (6)
将式(5)代入式(6),得到等价公式:
g=ω0ω1(μ0-μ1)^2 (7)
采用遍历的方法得到使类间方差最大的阈值
T,即为所求。
int Otsu(long *pg,long *pg1) // 大津法取阈值
{
int i,j,p;
double A,B,An,Bn,u,v,qqq[256],max,min;
An=Bn=0;
for (i=0;i<256;i++)
{
An+=pg; Bn+=pg*(i+1);
}
for (j=0;j<256;j++)
{
A=B=0;
for (i=0;i<=j;i++)
{
A+=pg;
B+=pg*(i+1);
}
if (A) u=B/A;
else u=0;
if (An-A) v=(Bn-B)/(An-A);
else v=0;
qqq[j]=A*(An-A)*(u-v)*(u-v); // 计算类间方差
}
max=min=qqq[0]; p=0;
for (i=1;i<256;i++)
{ // 寻找判别函数最大值
if (qqq>max)
{
max=qqq;
p=i;
}
else if (qqq<min) min=qqq;
}
if (pg1!=0)
{
for (i=0;i<256;i++)
{
pg1=(long) (120*(qqq-min)/(max-min));
}
}
return(p); // 取判别函数最大值的灰度为其阈值
}

Answer 2

　　转载：
　　function y1=OTSU(image,th_set)

　　%a2=imread('color1.bmp');
　　gray=rgb2gray(image);%原图像的灰度图
　　low_high=stretchlim(gray);%增强图像，似乎也不是一定需要
　　gray=imadjust(gray,low_high,[]);
　　% subplot(224);imshow(gray);title('after adjust');

　　count=imhist(gray);
　　[r,t]=size(gray);
　　n=r*t;
　　l=256;
　　count=count/n;%各级灰度出现的概率
　　for i=2:l
　　if count(i)~=0
　　st=i-1;
　　break
　　end
　　end
　　%以上循环语句实现寻找出现概率不为0的最小灰度值
　　for i=l:-1:1
　　if count(i)~=0;
　　nd=i-1;
　　break
　　end
　　end
　　%实现找出出现概率不为0的最大灰度值
　　f=count(st+1:nd+1);
　　p=st;q=nd-st;%p和分别是灰度的起始和结束值
　　u=0;
　　for i=1:q;
　　u=u+f(i)*(p+i-1);
　　ua(i)=u;
　　end
　　%计算图像的平均灰度值
　　for i=1:q;
　　w(i)=sum(f(1:i));
　　end
　　%计算出选择不同k的时候，A区域的概率
　　d=(u*w-ua).^2./(w.*(1-w));%求出不同k值时类间方差
　　[y,tp]=max(d);%求出最大方差对应的灰度级
　　th=tp+p;
　　if th<th_set
　　th=tp+p;
　　else
　　th=th_set; %根据具体情况适当修正门限
　　end
　　y1=zeros(r,t);
　　for i=1:r
　　for j=1:t
　　x1(i,j)=double(gray(i,j));
　　end
　　end
　　for i=1:r
　　for j=1:t
　　if (x1(i,j)>th)
　　y1(i,j)=x1(i,j);
　　else
　　y1(i,j)=0;
　　end
　　end
　　end
　　%上面一段代码实现分割
　　% figure,imshow(y1);
　　% title('灰度门限分割的图像');

追问

请问正门限的取值范围是多少啊？谢谢您

追答

门限就是阈值，大津法是用最大类间方差来自适应选取阈值的，这个取值范围就不好说了，根据具体图像吧。

Answer 3

最好去玩玩老师之类的