%?Otsu方法是一種聚類的閾值化方法，基于統計理論來尋找閾值
rimax=0;size1=0;
%讀入一幅圖像
I=imread（‘2.bmp‘）;
%對圖像進行灰度變換
a=rgb2gray（I）;
%顯示變換后的圖像
figureimshow（a）
%顯示圖像a的直方圖
imhist（a）
%把直方圖中灰度級所對應的像素數放入數組g
g=imhist（a）;
%求出圖像中所有的像素數
for?j=1:256
????size1=size1+g（j）;
end
for?level=1:256
???count=0;sumpels=0;
%求背景的概率和均值
??for?loop=1:level
????count=count+g（loop）;
????sumpels=sumpels+loop*g（loop）;
?end
w0=count/size1;
u0=sumpels/count;
%求目標的概率和均值
w1=1-w0;
if?size1-count~=0
????totalpels=0;
????for?i=1:256
????????totalpels=totalpels+i*g（i）;
????end
????u1=（totalpels-sumpels）/（size1-count）;
else
????u1=0;
end
%求出兩類間的最大方差值，此時閾值即為所求
ritemp=w0*w1*（u0-u1）*（u0-u1）;
if?ritemp>rimax
????rimax=ritemp;
????result=level;
end
end
%用所得閾值進行圖像二值化
BW?=?im2bw（a1-result/255）;
%顯示二值化以后的圖像
figureimshow（BW）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????????955??2010-04-21?15:48??ostu.m

?????文件????????980??2010-04-21?15:48??ostugaijin.m

?????文件??????62697??2009-11-14?13:52??1.jpg

-----------?---------??----------?-----??----

????????????????64632????????????????????3