一维OTSU算法及相应的论文，希望对学习这方面的朋友有所帮助

一维OTSU算法及相应的论文，希望对学习这方面的朋友有所帮。

    function ostu1
    %原始的一维otsu算法
    close all;
    clear all;
    tic;
    I_gray = imread（‘f:\学习\数字图像处理\棉花布匹瑕疵检测\棉花\MyTest\方智图像库\qiche.jpg‘）;
    I_gray = rgb2gray（I_gray）;
    figureimshow（I_gray）;
    I_d = double（I_gray）;%转化为双精度
    [widlen] = size（I_gray）;
    graylevel = 256;  %灰度级

     %统计直方图
    % hist=imhist（I_gray_h）;      %灰度级出现的次数
    hist=zeros（graylevel1）;       %直方图
    for i=1:wid
        for j=1:len
            m=uint8（I_gray（ij））+1;        %像素值，加1是因为m作为索引不能为0
            hist（m）=hist（m）+1;      %灰度级出现的次数
        end
    end
    hist=hist/（wid*len）;       %直方图归一化灰度级出现的频率

    %整幅图像的均值
    miuT=0;
    for m=1:graylevel
        miuT=miuT+（m-1）*hist（m）;
    end

    %遍历所有灰度值求最佳阈值
    xigmaB2=0;
    for k=2:graylevel
        threshold=k-1;

        %两部分各自出现的概率
        omega1=0;
        miu1=0;
        for m=1:threshold               
              omega1=omega1+hist（m）;
              miu1=miu1+（m-1）*hist（m）;
        end
        omega2=1-omega1;
        miu2=miuT-miu1;

        if omega1==0||omega1==1     %omeiga要做分母不能为0
            continue;
        end
        miu1=miu1/omega1;
        miu2=miu2/omega2;

        %最大类间方差的判断
    %     xigmaB=omega1*（miu1-miuT）^2+omega2*（miu2-miuT）^2;
        xigmaB=omega1*omega2*（miu1-miu2）^2;
        if xigmaB>xigmaB2
            T=threshold;
            xigmaB2=xigmaB;
        end
    end       %阈值归一化
    bin=zeros（widlen）;
    for i=1:wid
        for j=1:len
            if I_d（ij）>T
                bin（ij）=1;
            end
        end
    end
    figureimshow（bin）;
    toc;
    
    
    
% % 全局变量（迭代阈值）
% function  quanju
% data=imread（‘f:\学习\数字图像处理\棉花布匹瑕疵检测\棉花\MyTest\方智图像库\houzi.jpg‘）;
% figureimshow（data）;
% data = rgb2gray（data）;
% T=0.5*（double（min（data（:）））+double（max（data（:））））;%设计初始的估计值（此时如果没有（:）的话，求出来的T是个向量而不是一个数值）
% done=false;    %迭代完成标志（意思是done=0）
% while ~done   %迭代循环（done不为0就执行下面的循环语句；done为0，~done不为0，当done不为0时，~done为0）
%     g=data>=T;
%     Tnext=0.5*（mean（data（g））+mean（data（~g）））;   %两范围的均值
%     done=abs（T-Tnext）<0.5;%迭代值与原来的阈值之差小于0.5，迭代结束（满足此条件也直接结束循环）
%     T=Tnext;
% end
% figureimshow（g）;
%     

    

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2012-12-06 21:54  一维OTSU\
     文件     3150870  2012-05-07 09:42  一维OTSU\04310076.pdf
     文件        2639  2012-09-15 15:33  一维OTSU\ostu1.asv
     文件        2497  2012-10-25 15:33  一维OTSU\ostu1.m