利用MATLAB,设计程序实现对自选图像的最优阈值分割

以下是利用 MATLAB 实现对自选图像的最优阈值分割的步骤：

1. 加载图像并将其转换为灰度图像。

img = imread('your_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 计算图像的直方图。

[counts, x] = imhist(gray_img);

3. 初始化阈值和最小方差。

T = 128; % 初始阈值
min_var = Inf; % 最小方差

4. 迭代计算最优阈值。

for i = 1:100 % 迭代次数
    % 计算前景和背景像素的平均值
    foreground = gray_img(gray_img > T);
    background = gray_img(gray_img <= T);
    mean_foreground = mean(foreground);
    mean_background = mean(background);
    % 计算方差
    var_foreground = var(foreground);
    var_background = var(background);
    % 计算加权方差
    weighted_var = var_foreground * length(foreground) + var_background * length(background);
    % 更新阈值
    if weighted_var < min_var
        min_var = weighted_var;
        best_T = T;
    end
    T = (mean_foreground + mean_background) / 2;
end

5. 应用最优阈值进行分割。

binary_img = gray_img > best_T;

6. 显示原始图像和分割后的二值图像。

figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(binary_img);
title('Thresholded Image');

注：以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据具体情况进行调整。