M代码使用全局阈值迭代处理对图像进行分割

以下是使用全局阈值迭代处理对图像进行分割的Matlab代码示例：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

% 设置初始阈值
threshold = mean(img_gray(:));

% 迭代计算图像的全局阈值
while true
    % 根据当前阈值对图像进行二值化处理
    img_bw = im2bw(img_gray, threshold);
    
    % 计算图像的前景和背景的平均灰度值
    mean_fg = mean(img_gray(img_bw));
    mean_bg = mean(img_gray(~img_bw));
    
    % 更新阈值
    new_threshold = 0.5 * (mean_fg + mean_bg);
    
    % 判断阈值是否收敛
    if abs(new_threshold - threshold) < 0.5
        break;
    else
        threshold = new_threshold;
    end
end

% 显示原图和二值化图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(img_bw);
title('Binary Image');

首先，使用`imread`函数读取一张彩色图像。然后，使用`rgb2gray`函数将图像转换为灰度图像。接着，设置初始阈值为灰度图像的平均灰度值。然后，使用`while`循环迭代计算图像的全局阈值。在每次迭代中，根据当前阈值使用`im2bw`函数对图像进行二值化处理，并计算图像的前景和背景的平均灰度值。然后，根据前景和背景的平均灰度值更新阈值。最后，判断阈值是否收敛，如果收敛则跳出循环，否则继续迭代计算。在代码中使用`subplot`和`imshow`函数将原图和二值化图像显示在同一窗口中，方便对比观察。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要针对具体情况进行参数调整和算法优化。