基于ostu的双阈值算法-ex.m 基于ostu的双阈值算法

经过本人的实验，绝对可以用，输入一幅灰度图像和一个INT型的整数，在函数中INT型的整数将被赋值为经过运算后的阈值门限。

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ostu图像分割阈值算法 使用大律法来实现阈值分割，使用平台是MATLAB，完整代码，几乎可以直接移植为C语言，含有代码实例和注释，非常适合初学者使用和算法研究人员参考！

1） 灰度门限自适应法（最大类间方差法(OTSU)） 在通常情况下，目标在整幅图像中所占的比例通常是比较小的，图像的大部分区域是背景，而且背景信息往往会比目标信息更复杂。所以，可以利用图像的灰度分布特性检测图像中的目标。常用于检测目标的方法有直方图灰度门限法、概率统计灰度门限法以及自适应灰度门限法。这三种方法在可见光图像中目标的检测上已经取得了很好的效果。在单帧图像小目标的检测上，灰度门限自适应法利用最小类内均方差准则自适应地确定检测目标的最佳门限。与其它两种方法相比，能够更高效、精确的检测目标。

代码实现大津法算法(OSTU),可以实现对灰度图的二值化(黑白图像)

针对传统Canny边缘检测算法中的边缘连接是通过设定固定阈值完成的，无法自动适应外界检测环境变化的问题，在FPGA上设计实现了一种基于改进Canny算法的实时边缘检测系统。该系统利用OSTU算法（最大类间方差法）自动选取合适的双阈值，能够对摄像头模块采集的视频图像进行实时处理，提取出每一帧图像的边缘，并在显示器上显示。实验结果表明，该系统能在在外界环境发生变化时，不需要做出调整，仍然能够很好的检测到图像的边缘。

基于matlab的大津算法（Ostu算法）代码实现基于matlab的大津算法（Ostu算法）代码实现