matlab基于sobel的分割算法代码
时间: 2024-05-06 15:17:46 浏览: 8
以下是基于Sobel算子的图像分割Matlab代码示例:
```matlab
clc; clear all; close all;
img = imread('image.jpg'); % 读取图像
img_gray = rgb2gray(img); % 转化为灰度图像
sobel_mask = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; % Sobel算子模板
G_x = conv2(double(img_gray), double(sobel_mask'), 'same'); % 计算x方向梯度
G_y = conv2(double(img_gray), double(sobel_mask), 'same'); % 计算y方向梯度
G = sqrt(G_x.^2 + G_y.^2); % 计算梯度幅值
T = graythresh(G); % 自适应阈值
img_binary = imbinarize(G, T); % 二值化图像
img_segemented = img_gray .* uint8(img_binary); % 分割后的图像
subplot(1,2,1);imshow(img_gray);title('Original Image');
subplot(1,2,2);imshow(img_segemented);title('Segmented Image');
```
其中,`img`是原始彩色图像,`img_gray`是转化为灰度图像后的图像,`sobel_mask`是Sobel算子模板,`G_x`和`G_y`分别是计算x和y方向梯度后的结果,`G`是计算梯度幅值后的结果,`T`是自适应阈值,`img_binary`是二值化后的图像,`img_segemented`是根据二值化图像分割后的结果。最后使用`imshow`函数分别显示原始图像和分割后的图像。