灵敏度分区matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于将一幅灰度图像分成不同的灵敏度区域。该代码使用Otsu阈值法进行阈值分割，然后使用不同的颜色标记不同的灵敏度区域。

% 读入图像
img = imread('example_image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算Otsu阈值
threshold = graythresh(gray_img);
% 二值化图像
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);
% 进行连通性分析
connected_img = bwlabel(binary_img);
% 计算区域的灵敏度
stats = regionprops(connected_img, gray_img, 'MeanIntensity');
sensitivity = [stats.MeanIntensity];
% 根据灵敏度值将图像分成不同的区域
sensitivity_range = [0, 50, 100, 150, 200, 255];
num_regions = length(sensitivity_range) - 1;
regions = cell(num_regions, 1);
for i = 1:num_regions
    mask = (sensitivity > sensitivity_range(i)) & (sensitivity <= sensitivity_range(i+1));
    region = label2rgb(connected_img .* mask, 'jet', 'w', 'shuffle');
    regions{i} = region;
end
% 显示结果
figure;
for i = 1:num_regions
    subplot(2, 3, i);
    imshow(regions{i});
    title(sprintf('Sensitivity range: %d - %d', sensitivity_range(i)+1, sensitivity_range(i+1)));
end

这段代码将图像分成了5个不同的灵敏度区域，并将每个区域用不同的颜色标记出来。你可以根据自己的需要，调整分区的数量和颜色。