[经验]

没事研究一下OTSU算法

2014-4-18 22:22:58

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Otsu算法步骤如下：
设图象包含L个灰度级(0,1…,L-1)，灰度值为i的的象素点数为Ni，
图象总的象素点数为N=N0+N1+...+N(L-1)。
灰度值为i的点的概为：
P(i) = N(i)/N.
门限t将整幅图象分为暗区c1和亮区c2两类，则类间方差σ是t的函数：
σ=a1*a2(u1-u2)^2 (2)
式中，aj 为类cj的面积与图象总面积之比，a1 = sum(P(i)) i->t, a2 = 1-a1;
uj为类cj的均值，u1 = sum(i*P(i))/a1 0->t,
u2 = sum(i*P(i))/a2, t+1->L-1
该法选择最佳门限t^ 使类间方差最大，即：令Δu=u1-u2，σb = max{a1(t)*a2(t)Δu^2}
%}

img=imread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面girl.jpg');
a=rgb2gray(img);
[m,n]=size(a);
subplot(2,2,1);
imshow(img);
xlabel('(a)人物');
subplot(2,2,2);
imshow(a);
xlabel('(b)灰度图');
subplot(2,2,3);
%imhist(a);
%xlabel('(c)灰度直方图');
count=0;
%找出图像包含的灰度级数
for i=1:256;
N(i)=length(find(a==(i-1)));          %灰度值为i-1的像素点数
count=count+N(i);                      %总的像素点数
end
h=0;
for i=1:256;
P(i)=N(i)/count;                         %灰度值为i-1的点的概率
a1(i)=sum(P(1:i));                      %前景的像素点数占整幅图像的比
a2(i)=1-a1(i);                         %后景的像素点数占整幅图像的比
h=h+i*P(i);                            %i*P(i)从0—256的总和
end
bar(0:255,P,'g')                %绘制直方图
xlabel('(c)灰度直方图');

c1=0;c2=0;
for i=1:256
c1=c1+i*P(i);                         %sum(i*P(i)) 0->t
c2=h-c1;                            %sum(i*P(i)) t+1->L-1
if (a1(i)~=0)&(a2(i)~=0)
      u1=c1/a1(i);                      %前景的平均灰度
      u2=c2/a2(i);                      %后景的平均灰度
      x(i)=a1(i)*a2(i)*(u2-u1)^2;       %类间方差
end
end
[y,t]=max(x);                            %求最大类间方差，最佳阈值t
for i=1:m                               %根据最佳阈值将图片二值化分割
for j=1:n
      if a(i,j)>t
         a(i,j)=255;
      else
         a(i,j)=0;
      end
end
end
subplot(2,2,4);
imshow(a);
xlabel('(d)OTSU-图');

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