最大类间差阈值分割：为了将灰度图像转换为二值图像，需要设定一个阈值，使用此方法获得的阈值通常比人为设定的阈值能更好的把一张灰度图像转换为二值图像。它是在判决分析或最小二乘法原理的基础上推导出来的，简称OTSU。
首先考虑图像只存在目标和背景2个区域的情况，设图像f(x,y)的像素按灰度级用阈值T分为C0和C1两个部分，则


形态学处理

结合最大类间阈值分割和形态学处理的自动感兴趣区域的提取方法程序实现过程如下：
（1）获取图像的RGB颜色信息，并分别提取图像的R、G、B分量
（2）将RGB颜色空间转换到lab空间的a分量，调用makecform和applycform实现（cform=makecform(‘srgb2lab’);i2=applycform(i,cform);）
（3）取出lab空间的a分量，采用最大类间方差法实现图像的自动阈值分割，按图像的灰度特性，将图像分为背景和目标两个部分，通过graythresh实现。
（4）将灰度图像转化为二值图像，采用膨胀运算和腐蚀运算平滑图像的边界轮廓曲线，去除狭窄的连接，去掉细小的突出部分，保留边界曲线围城的感兴趣区域，膨胀通过函数imdilate实现，腐蚀通过函数imerode实现。
（5）填充边界曲线包围的感兴趣区域，通过imfill实现
（6）将图像中对应感兴趣区域之外的区域颜色设为0，去除背景，对应感兴趣区域的部分颜色信息保持不变，实现原图像中感兴趣区域的提取。