OstuMulti

Realiza una segmentación, basandose en el nivel 
de intensidad de cada pixel de la imagen, 
de K clases codificadas en nivel de gris
(0=clase1 a 255=ClaseK o nivel superior)
calculando los umbrales óptimos (K-1) de forma automática.

Los umbrales escogidos se calculan buscando mediante el
método de Ostu modificado, basado  en el análisis discriminante
obtniendo el nivel que mejor separa las clases
(máxima varianza inter-clase).

	{t1, t2,...tk-1} -> max(sigmab^2({t1, t2,...tk-1}))
	{t1, t2,...tk-1}-> [0 , 255]
donde:
	sigmab^2(t)= sum(i=0 -> k-1)[wi * mi^2]
	wk=sum(i=t-1 -> t)[p(i)]  probabilidad acumulada de la clase k
	mk=sum(i=t-1 -> t)[i*p(i)]/wk  momento 1er orden clase k


Si se realiza con referencia, se calcula el umbral
utilizando solo los pixeles de la primera entrada 
que en la imagen de referencia (segunda entrada) 
tienen  valor 255 (o mayor de 100). Si se indica 
sin referencia, se calcula el umbral utilizando todos los 
pixels de la primera imagen.

En ambos casos es necesario que las dos entradas estén 
conectadas y que el tamaño de las dos imagenes de entrada 
sea el mismo. De no ser asi, se tomara el menor de las dos.

Este algoritmo trabaja con imágenes en escala
de grises. Las imágenes en color se convierten 
previamente de RGB a nivel de intensidad.
