不同行为:灰谷与多谷

Question

我想创建一张MRI扫描的二进制地图，将感兴趣的区域与背景分开。我想使用Otsu的方法，我第一次使用的是“灰色阈值”函数，但是效果很差。我尝试了以图像作为输入(默认为2级)的多重阈值函数，获得了更好的效果。我在网上搜索，我发现的答案是，它们都实现了Otsu方法，并且应该返回相同的结果。所以，我想知道有什么区别，如果有，或者简单地说，为什么我得到不同的结果。在某些情况下，是否有不同的实现算法可以获得更好的结果？

我无法附加我正在处理的映像，因为它来自私有数据库，但我使用的代码如下(IM是图像，从.nii文件加载，是一个双矩阵，我还得到了度量输出，因为我在另一个任务中需要它)：

[level, metric]=graythresh(IM);
bin_mask=imbinarize(IM,level);
figure
imshowpair(IM,bin_mask,'montage')


[level1, metric1]=multithresh(IM);
bin_mask1=imbinarize(IM,level1);
figure
imshowpair(IM,bin_mask1,'montage')

灰谷结果：

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多重阈值结果：

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Answer 1

正如我在评论中指出的那样，这两个函数的输出，即阈值，有一个不同的范围：

• multithresh：与原始图像相同的范围
• graythresh：归一化范围，即0到1之间

在multithresh的文档中也指出了这一点。

这些阈值与输入图像A的范围相同，与graythresh函数不同，后者在0，1范围内返回规范化阈值。