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Otsu算法（双阈值）
该算法就是利用otsu算法计算出两个阈值公式
g=w0*(u0-u)^2+w1*(u1-u) ^2+ w2*(u2-u) ^2
g最大值时，就可以选出两个阈值
代码
求两个阈值
function [t1,t2]=DoubleOtsuThresh(img)
%
% Otsu 双阈值求解
% 输入 图像img，输出 最优阈值t1和t2(归一化,范围在[0,1])
%
%BinsNum = 256;
hist = imhist(img,BinsNum);
p = hist / sum(hist); % 直方图的概率密度函数
mG= sum(p .* (1:BinsNum)'); % 全局均值P1 = cumsum(p); % 概率分布
m1 = cumsum(p .* (1:BinsNum)')./P1; % 256*1 每个阈值的前景平均灰度% 根据算法理论，从k2+1累加到L-1，可以先倒着累加再翻转回来
P3= cumsum(flip(p));
m3 = cumsum(flip(p) .* flip(1:BinsNum)')./P3;
P3=flip(P3);
P3=[P3(2:end) ;0]; %P3的索引用k2，则P3(1)实际上是从p(2)加到p(256)，所以要移动一个%移动后也用不到P3(1)这个值，因为k2>k1>1
m3=flip(m3);
m3=[m3(2:end) ;0];% m2 P2为 k1*k2的索引矩阵，为 256*256 的上三角矩阵 因为k1<k2
m2=zeros(BinsNum,BinsNum);
P2=zeros(BinsNum,BinsNum);for k1=1:BinsNum-2for k2=k1+1:BinsNum-1P2(k1,k2)=1-P1(k1)-P3(k2);m2(k1,k2) = sum( (k1+1:k2)' .* p(k1+1:k2) )./ P2(k1,k2) ; end
end% 遍历k1,k2各种组合 求方差
variance=zeros(BinsNum,BinsNum);
for k1=1:BinsNum-2for k2=k1+1:BinsNum-1% variance 为256*256 的上三角矩阵 因为l1<k2variance(k1,k2) = P1(k1)*(m1(k1)-mG)^2 + ...P2(k1,k2)*(m2(k1,k2)-mG)^2 + ...P3(k2)*(m3(k2)-mG)^2;end
end% 最大方差点即为最优阈值
[~,index] = max(variance(:));
[index_row,index_col] = ind2sub(size(variance),index);%灰度值为[0,255] 因此需要-1
t1= (index_row-1)./(BinsNum-1);
t2= (index_col-1)./(BinsNum-1);end利用这两个阈值分割图像
function out=img2gray(img,t1,t2)[M,N]=size(img);out=zeros(M,N);for m=1:Mfor n=1:Nif img(m,n)<t1out(m,n)=0;elseif( img(m,n)>t1 && img(m,n)<t2)out(m,n)=127; %灰度级可调elseout(m,n)=255; %灰度级可调endendendend
end主函数调用
%% 图B 彩色图imgB =imread('window.jpg'); imgB=rgb2gray(imgB);imgB=im2double(imgB);%% 先高斯滤波平滑图B，去高频，再用阈值处理 gaussH=fspecial('gaussian',[5 5],10);smoothB=imfilter(imgB,gaussH);[t1B,t2B] =DoubleOtsuThresh(smoothB); % 如果imgB是unit8类型,则灰度范围在[0,255] 要把算法得到的两个阈值乘255
% 如果imgB是[0,1]范围的double类型则不用乘
% T1B=t1B*255;
% T2B=t2B*255;T1B=t1B; T2B=t2B;J9=img2gray(smoothB,T1B,T2B); %转为灰度图figure imshow(J9,[]);title('平滑+双阈值分割'); % imshow里面J9后面的[]相当于直方图均衡效果，让灰度值均匀分布,可以去掉对比一下