功能:采用大津法自动获取图形阈值.

格式:
ImageAutoThreshold(img,level)
ImageAutoThreshold(img)

img:为数据矩阵变量
level:当为矩阵变量时,表示在此矩阵变量当中选择最佳的一个值作为阈值;如果level为数值时,这时只能为整数,表示将img的数据分成level等级,其中阈值在各个等级处选出最佳阈值,默认为244

说明:函数成功返回一个采用大律法获得的阈值

原理:
1、设阈值为t,其中t来自level
2、设小于等于t的元素在img中所占比例为w0，均值为u0;大于t的元素在img中所占比例为w1，均值为u1
3、寻找一个最大的g=w0*w1*(u0-u1)^2对应的t,即为此阈值

PS:本函数因为没有限制img元素的大小,因此适合各种数据采集时需要通过大津法来获取一个阈值的函数.对于图形阈值,使用此函数可以很方便进行灰度拉伸(一种改进的大津法)进行阈值确定.

例子:
//分别执行如下代码,可以看到类似如下的结果

a={ImageImport<矩阵运算\ImageImport>}();//导入图片
a={ImageToGray<矩阵运算\ImageToGray>}(a);//获取灰度图
[r,g,b,a]={ImageToArgb<矩阵运算\ImageToArgb>}(a);//获取颜色分量
lev=ImageAutoThreshold(r);//求取此分量的阈值
r = {ImageToBinary<矩阵运算\ImageToBinary>}(r,lev);//使用此阈值把灰度图二值化
d = {ImageFromArgb<矩阵运算\ImageFromArgb>}(r,r,r,a);
{ImageExport<矩阵运算\ImageExport>}(d)//导出图片

//假如打开如下图
{<http://img0.ph.126.net/JBW2No2IbcjR6hhvsXd9FA==/1802284275978791943.jpg>}

//最后可得的如下的图
{<http://img2.ph.126.net/B0QNqARQ4vfLCYHiQSI0_A==/6619205134746655175.png>}