一维Otsu，大津法（最大类间方差法）阈值分割。Matlab2016a，同一原理推导的两种公式求解类间方差，数值计算原因导致结果有所差异。

Matlab实现一维otsu算法图形分割及改进

一个基于二维用OTSU法实现的图像分割程序。

阈值分割是图像分割中广泛采用的一种简单有效的方法。将群智能中的人工鱼群算法应用到阈值分割算法中, 提出了二维Otsu阈值分割的人工鱼群算法。通过大量实验表明, 该算法能够准确的找到最佳阈值。同时将基于人工鱼群算法的二维Otsu 算法与基于基本遗传算法及最优保存策略遗传算法的二维Otsu 算法进行比较, 分别独立运行10次, 对10次得到的阈值以及均值、方差进行了比较, 并将收敛曲线作为算法复杂度的评价指标。统计结果显示, 该算法不仅能够对图像进行更准确的分割, 而且收敛的速度更快。

OTSU算法 二维 matlab 代码脉络清晰 稍做修改可转化为C代码 OTSU算法 二维 matlab 代码脉络清晰 稍做修改可转化为C代码

灰度图像的二维Otsu自动阈值分割法 matlab源程序

二维最大类间方差法相比一维otsu算法抗噪声能力更强，基本原理可以参考代码，也可以找相关论文进行学习，这里用matlab实现了快速二维最大类间方差法。二维otsu实现的效果相比一维otsu以及matlab自带的阈值分割函数graythresh来说效果更好。

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、时效性差的问题。对此提出了一种改进的二维Otsu快速阈值分割算法，先将二维Otsu算法分解为两个一维Otsu算法，并集成类间和类内方差信息构造了一种新的阈值判别函数，同时通过降维，进一步降低计算量。实验结果表明，该算法在时间效率与分割效果两方面明显优于传统的二维Otsu算法与快速二维Otsu算法。

这个是自己编的二维Otsu模型程序，没有错误的。可以看看他的实现原理。

灰度图像的二维Otsu自动阈值分割法 matlab源程序,这个程序不错，还能计算时间和二维直方图