基于Otsu的二维图像分割matlab代码

最大类间方差法(Otsu法)是1979年N.Otsu提出的动态阈值方法，它的基本思想是利用图像的灰度直方图,以目标和背景的方差最大来动态地确定图像的分割阈值。 这里用matlab对其进行了仿真实现。

clear;
clc;
tic
a=imread（‘d:\image\xx.jpg‘‘jpg‘）;       %Read a image 
%a=imread（‘d:\image\clock.tif‘‘tif‘）;
%a=imread（‘d:\image\zhuangjia.tiff‘‘tiff‘）;
%a=a（::1）;
% % a=M;
% %load（‘source_N0.02.mat‘）;
% %a=X;
%a=imread（‘syn1-g2.gif‘）; 
%load（‘装甲车N_0.01.mat‘）;
%a=b;
%a=noise_h;
subplot（121）;
imshow（a）;  
[mn]=size（a）;
 
%b=imnoise（a‘salt & pepper‘0.003）;
%b=imnoise（b‘gaussian‘00.0015）;
%b = IMNOISE（a‘speckle‘0.09）;
%b=a;
a0=double（a）;
h=1;                          
a1=zeros（mn）;
% 计算平均领域灰度的一维灰度直方图
for i=1:m
    for j=1:n
        for k=-h:h
            for w=-h:h;
                p=i+k;
                q=j+w;
                if （p<=0）|（ p>m）
                    p=i;
                end
                if （q<=0）|（q>n）