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MATLAB一维自适应阈值分割大津法（Otsu）实现

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标签： MATLAB 一维分割大津法

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资源简介

本项目采用MATLAB实现一维自适应阈值分割大津法（Otsu‘s Method），通过分析一维数据的灰度分布自动计算最优分割阈值。算法可适应不同数据分布特性，适用于信号处理、特征提取等场景，代码简洁高效。

详情说明

一维自适应阈值分割大津法（Otsu）的 MATLAB 实现

项目介绍

本项目提供了一种基于一维数据的自适应阈值分割算法——大津法（Otsu's Method）的 MATLAB 实现。该算法通过分析输入一维数据的灰度分布直方图，自动计算出能够最佳地区分前景与背景的分割阈值。其核心原理是最大化前景与背景两类数据之间的类间方差，从而实现高效、准确的无监督数据分割。本实现特别适用于信号处理、特征提取及图像分析中对一维序列数据进行二值化处理的场景。

功能特性

自适应阈值计算：无需预设阈值，算法根据输入数据的分布特性自动确定最优分割点。
高效一维处理：针对一维数组（向量）进行优化，计算速度快，资源消耗低。
完整的输出结果：不仅返回最优阈值，同时生成分割后的二值化数据序列。
可选的过程可视化：支持绘制类间方差随候选阈值变化的曲线，便于理解算法决策过程和进行结果分析。
性能监控：提供算法核心部分的计算时间等性能指标，方便评估效率。

使用方法

准备数据：将待分割的一维数据组织为 MATLAB 向量（例如 data = [x1, x2, x3, ...];）。数据元素可以是整数或浮点数。
调用函数：在 MATLAB 命令窗口或脚本中，调用主函数并输入您的数据。

matlab
    % 示例：假设您的数据存储在变量 inputData 中
    [optimalThreshold, binaryResult, performanceInfo] = main(inputData);
    
获取结果：
    *

optimalThreshold

：计算得到的最佳分割阈值（标量）。
    *

binaryResult

：分割后的二值化数组，与输入数据等长，其中小于等于阈值的点标记为0（背景），大于阈值的点标记为1（前景）。
    *

performanceInfo`：包含算法计算耗时等信息的结构体。

（可选）查看可视化结果：如果启用了绘图功能，程序将自动显示类间方差与阈值的关系图。

参数说明与注意事项：

输入数据建议长度不小于100，以保证统计稳定性。
数据范围通常建议在 [0, 255] 区间内，这与常见的灰度数据习惯一致，但算法对其他范围的数据也同样有效。

系统要求

软件平台：MATLAB R2016a 或更高版本。
必要工具箱：本项目仅使用 MATLAB 核心功能，无需额外的工具箱。

文件说明

主程序文件封装了从数据预处理、直方图统计、阈值搜索到结果生成与可视化的完整流程。其核心能力包括：对输入的一维数据进行有效的直方图统计分析，基于类间方差最大化准则遍历所有可能的阈值以寻找最佳分割点，依据找到的最优阈值对原始数据进行二值化分割，并可选择性地展示阈值搜索过程中的关键指标变化图，最后返回阈值、二值结果及性能信息。

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