Matlab 大津'；s的阈值化实现工作不正常

我已经实现了otsu的阈值实现，它将图像分为前景图像和背景图像。我的实现的输出似乎与期望的不一致。有什么想法吗？提前谢谢！如果有人能告诉我如何解决这个问题，我将不胜感激

我的输出： 对于图1-

对于图2-

我的代码：

im1=imread('D:\root-image.pgm');
% im1=rgb2gray(im1);
[n,m]=size(im1);
 hst=imhist(im1);
mu=zeros(255,1);
N=0;
for i=1:255
    N=N+hst(i);
end
% The total mean level of the original image
for i=1:255
    mu(i)=mu(i)+((i.*hst(i))./N);
end


for T=1:254
    qb=0;
    muT=0;
    qo=0;
    for i=1:T
        qb=qb+(hst(i)./N); % probability of class occurence (background)
        m=m+((i.*hst(i))./N);% probability of class mean (background)
    end
    for i=T+1:255
        qo=qo+(hst(i)./N);% probability of class occurence (object)
    end
    sigma(T)=((mu(T)-(qb*muT))^2)/(qb*qo);
end
[Y,T] = max(sigma);

[n,m]=size(im1);
for i=1:n
    for j=1:m
        if im1(i,j)>T
            im(i,j)=1;
        else
            im(i,j)=0;
        end
    end
end
figure(1);
subplot(1,2,1);
imshow(im1);
% subplot(1,3,2);
% imhist(im1);
subplot(1,2,2);
imshow(im);

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您的代码存在一些问题，我将概述错误之处：

我只是吹毛求疵，但您可以使用。。。它只是更干净：）

在原始代码中，您正在检查介于1和254之间的正确阈值。你真的应该检查从0到255，因为在你的图像中有256个可能的强度

您还需要更改

sigma

声明，以便有256个元素，而不是255个。请记住，图像中有256种可能的强度

在检查每个强度的

for

循环中，当计算类出现的概率时，还需要检查强度0。因为MATLAB从1开始索引数组，所以需要偏移访问索引，以便从1开始

您对对象和背景之间差异的定义有点偏离。您还需要计算对象的类平均值的概率。您可以查看代码以了解更多详细信息

你的类平均值定义的概率有点不准确。您需要除以

qb

和

qo

，而不是

N

您正在使用

m

计算平均值，然后将其存储在

muT

中

最后，当您找到对象和背景之间的最大方差时，您需要用1减去，因为这将提供介于0和255之间的强度 因此，这就是您的代码的外观。请注意，我省略了设置图像阈值的代码。我只提供计算图像阈值的代码

hst=imhist(im1);
sigma = zeros(256,1); %// Change
N = numel(im1); %// Change

for T=0:255 %// Change
    qb=0;
    muT=0;
    qo=0;
    muQ=0; %// Change
    for i=0:T %// Change
        qb=qb+(hst(i+1)./N); % probability of class occurence (background)
    end    
    for i=T+1:255 
        qo=qo+(hst(i+1)./N);% probability of class occurence (object)
    end
    for i=0:T%// Change        
        muT=muT+((i.*hst(i+1))./qb);% probability of class mean (background)    
    end
    for i=T+1:255 %// Change
        muQ=muQ+((i.*hst(i+1))./qo);% probability of class mean (object)        
    end   
    sigma(T+1) = qb*qo*((muT-muQ)^2); %// Change
end
[Y,T] = max(sigma);
T = T-1; %// Change - For 0 to 255

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这段代码现在应该可以工作了。我用自己的大津实现运行了这段代码，得到了相同的计算阈值。老实说，我发现这段代码效率很低，因为有许多

for

循环。我个人会做的是将其矢量化，但我将把它留给您作为一个学习练习：）

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编辑 好吧，我会让步的。下面是我为大津编写的一些代码，这些代码更加矢量化。这基本上执行了上面所做的操作，但以更矢量化的方式执行。您完全可以出于自己的目的使用它，但如果您打算使用它，请务必引用我的话：）

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Divakar编辑 Divakar（谢谢！）创建了矢量化代码来替换上述函数代码的循环部分，这基本上消除了

s_b

的预分配：

w_0 = cumsum(pdf);
w_1 = 1 - w_0;
u_0 = cumsum((0:L-1)'.*pdf)./w_0;
u_1 = flipud([0 ; cumsum((L-1:-1:1)'.*pdf((L:-1:2)))])./w_1;
s_b = w_0.*w_1.*((u_1 - u_0).^2); 

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@James你为什么想要递归实现？我想它会比上面的代码运行得快，而我的实际需求是写一个大津的递归代码。当然！这将是一个真正的挑战help@James-完成！去看看吧。请注意，您正在执行的许多操作都可以通过一两行代码来简化。无论我在哪里使用它，我都会引用您。

w_0 = cumsum(pdf);
w_1 = 1 - w_0;
u_0 = cumsum((0:L-1)'.*pdf)./w_0;
u_1 = flipud([0 ; cumsum((L-1:-1:1)'.*pdf((L:-1:2)))])./w_1;
s_b = w_0.*w_1.*((u_1 - u_0).^2);