使用 Otsu 方法计算图像全局阈值

otsu算法是一种用于自动确定图像阈值的方法，特别适用于具有双峰直方图（即具有两个明显不同区域的图像）。该算法通过分析图像的灰度直方图，找到最佳的阈值，以便有效地分割图像。

Otsu方法是一种基于聚类的图像阈值法，特别适用于直方图呈双峰情况。该方法通过最小化类内方差、最大化类间方差来确定最佳阈值，从而实现图像分割。总方差由类内方差和类间方差的组合构成。

输入一幅灰度图像，输出其阈值，采用ISODATA算法进行处理。

Matlab 2016b运行代码，采用混合全局图像定向方法，同时估算全局旋转和全局翻译。该代码利用成对基本矩阵和特征点重建图像外部姿势。仅适用于非商业研究目的，详细引用信息如下：作者为王鑫、滕晓和Yoni Kasten，文章题目为《一种用于同时估算全球旋转和全球翻译的混合全球图像定向方法》，发表于2020年XXIV ISPRS大会。安装简便，在Matlab 2016b及更高版本上测试通过。使用方法包括运行run_building.m文件，结果以可视化形式展示并保存为txt文件。输入数据由ProcessScript.m生成，亦可从OPENMVG获取。提供所用所有.mat文件作为输入数据。

三角形方法最初由Zack等人（1977年）提出，用于测量灰度图像中的阈值。该方法通过在灰度直方图上的最大值b和最低（或最高，具体取决于上下文）值a之间构建一条线来确定阈值。该线使得直方图上的像素值明显大于0，并且通过计算从a到b范围内每个灰度级别到线的垂直距离L来确定最佳阈值级别。这种方法特别适用于处理在直方图中产生弱峰值的对象像素。

利用能量梯度函数进行图像锐度评估，结合其他图像指标进行全面分析。

这段代码介绍如何使用MATLAB进行彩色图像的Otsu分割。代码包含了滤波、分割、膨胀和腐蚀等基本操作，并提供了简单的函数说明。虽然效果一般，但适合初学者学习和自行改进。只需运行main.m文件即可完成操作，非常简单易懂。

多阈值图像分割是一种高效且普遍适用的彩色图像处理方法，相较于单阈值方法，能更精确地处理信息丰富的图像。提出了一种基于改进北方苍鹰优化算法的新型多阈值图像分割方法。通过引入立方混沌优化和透镜成像反向学习策略，扩展了算法的搜索范围和种群多样性，显著提升了分割精度和算法的收敛速度。实验结果表明，在多阈值彩色图像分割领域，该方法优于传统的GWO、PSO和ChOA算法，取得了优秀的图像分割效果。

在MATLAB图像处理中，灰度阈值变换及二值化是重要的操作步骤。通过设定阈值或使用自动灰度阈值算法，可以有效地将图像转换为二值化形式，适用于各种图像处理应用。