图像OTSU阈值分割

适用对象:灰度图像(8 bit) 参照论文:《A Tlreshold Selection Method from Gray-Level Histograms》 使用说明:直接运行脚本文件testOts

使用Matlab对图像进行阈值分割,在Matlab中输出Tif图像,Tif可保持拥有原来的坐标系,方便在ENVI、arcgis中打开

该文件为图像处理实验的matlab代码，针对阈值分割的部分，程序也是较为简单，不会涉及太多复杂的计算

OTSU算法可以自适应的实现阈值的二值化,这个主要是该算法的原理及实现的代码

matlab开发-使用阈值分割进行图像分割。利用OTSU（I，N）的N阈值方法，将图像I分为N类。

图像阈值选取方法_Otsu方法的推广多种otsu改进方法

灰度图像动态阈值 全局动态阈值法:大津法 OSTU/OTSU 封装完整,移植方便 优化后的(优化前运行需要10ms,优化后需要1ms) 适合智能车图像处理

Otsu算法,也被称之为最大类间方差算法,是实现阈值分割的经典算法之一。二维Otsu算法是一维Otsu算法的推广,它充分考虑了图像的灰度信息和空间邻域信息,可以有效滤除噪声影响,但是同样存在着运算量大

关于otsu准则的分割阈值快速计算,新算法搜寻出与两类类内均值的平均值的整数部分相等的阈值从而确立一个符合otsu准则的阈值

该程序通过otsu自适应阈值分割的算法，可以很好地基于opencv实现，简单快捷