matlab数字图像分割代码

以下是一个基于阈值分割的Matlab数字图像分割代码示例：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

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

% 根据灰度图像计算阈值
threshold = graythresh(gray_img);

% 对灰度图像进行二值化处理
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);

% 对二值化图像进行形态学滤波
SE = strel('disk', 3);
morph_img = imopen(binary_img, SE);
morph_img = imclose(morph_img, SE);

% 显示结果
subplot(1, 3, 1), imshow(img), title('原图');
subplot(1, 3, 2), imshow(binary_img), title('二值化图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(morph_img), title('形态学滤波');

该代码首先读取一张图像，然后将其转换为灰度图像。接着，使用`graythresh`函数计算灰度图像的阈值，并使用`imbinarize`函数将灰度图像二值化。最后，使用`imopen`和`imclose`函数对二值化图像进行形态学滤波，得到最终的分割结果。

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数字图像处理MATLAB实现图像分割代码

MATLAB是数字图像处理领域常用的工具软件之一，它提供了很多图像处理的函数和工具箱，能够方便地进行图像分割的实现。下面是一个基于Otsu算法实现图像分割的MATLAB代码示例：

% 读取图像
I = imread('lena.png');
% 转为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 计算Otsu阈值
level = graythresh(I);
% 二值化处理
BW = im2bw(I, level);
% 显示原图和分割结果
subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图');
subplot(1,2,2);imshow(BW);title('分割结果');

该代码首先读取一张图像，然后将其转换为灰度图像。接着使用`graythresh`函数计算出Otsu阈值，然后将图像二值化处理，得到分割结果。最后使用`imshow`函数将原图和分割结果显示出来。