局部阈值分割matlab

在MATLAB中，可以使用局部阈值分割方法来实现图像分割。这种方法根据图像中每个像素的邻域像素的灰度值来确定阈值，从而将图像分割为不同的区域。

以下是一个使用局部阈值分割方法的MATLAB示例代码：

function segmented_img = localThresholdSegmentation(img, window_size, k)
    % 将图像转换为灰度图像
    img_gray = rgb2gray(img);
    
    % 获取图像的尺寸
    [rows, cols] = size(img_gray);
    
    % 初始化分割图像
    segmented_img = zeros(rows, cols);
    
    % 遍历图像中的每个像素
    for i = 1:rows
        for j = 1:cols
            % 获取当前像素的邻域像素
            window = getNeighborhood(img_gray, i, j, window_size);
            
            % 计算邻域像素的平均灰度值
            avg_gray = mean(window(:));
            
            % 计算局部阈值
            threshold = avg_gray * (1 + k);
            
            % 根据当前像素的灰度值和局部阈值进行分割
            if img_gray(i, j) > threshold
                segmented_img(i, j) = 255;  % 白色
            else
                segmented_img(i, j) = 0;    % 黑色
            end
        end
    end
    
    % 显示分割结果
    figure;
    imshow(segmented_img);
    title('Segmented Image');
end

function window = getNeighborhood(img, row, col, window_size)
    % 获取邻域窗口的起始和结束位置
    half_size = floor(window_size/2);
    start_row = max(row - half_size, 1);
    end_row = min(row + half_size, size(img, 1));
    start_col = max(col - half_size, 1);
    end_col = min(col + half_size, size(img, 2));
    
    % 获取邻域窗口
    window = img(start_row:end_row, start_col:end_col);
end

使用该函数，你可以通过调整`window_size`和`k`参数来控制分割的效果。`window_size`定义了邻域窗口的大小，而`k`定义了局部阈值的调整参数。

希望这个示例能帮到你！如果有任何问题，请随时提问。