数字图像处理 关于Otsu法选择最大化类间方差的阈值k （） k的0～255循环求得每一个对应的fc=w0*(u0-ut).^2+w1*(u1-ut).^2；然后比较这256个fc中的最大值，对应的那个k就是ostu的阈值。所以你这个还差一个k的循环，并在循环里面求最大fc。我这也有段求阈值的，你可以参考下hist=zeros(256，1)；直方图threshold=128；初始阈值计算直方图for i=1：heightfor j=1：widthm=I_gray(i，j)+1；hist(m)=hist(m)+1；endendhist=hist/(height*width)；落在每一灰度级上的概率avg=0；for m=1：256avg=avg+(m-1)*hist(m)；endtemp=0；for i=1：256p1=0；avg1=0；avg2=0；T_current=i-1；当前分割阈值for m=1：T_current-1p1=hist(m)+p1；低灰度级概率总和endp2=1-p1；高灰度级概率总和for m=1：256if mavg1=avg1+(m-1)*hist(m)；elseavg2=avg2+(m-1)*hist(m)；endendavg1=avg1/p1；avg2=avg2/p2；D=p1*(avg1-avg)^2+p2*(avg2-avg)^2；if D>；=tempfinalT=T_current；temp=D；endend
图像分割：Otsu大津算法阈值选择，绪：大津法OTSU是一种确定图像分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，有时也称之为大津。
如何对不规则图形做基于otsu算法的图像自适应阈值分割 难度不大，otsu算法的图像自适应阈值分割我稍微指点你。
