二步迭代阈值算法的算法框图

二步迭代阈值算法是一种用于图像分割的算法，主要分为两个步骤：阈值选择和区域生长。具体的算法框图如下：

1. 阈值选择：
1.1 输入图像，确定最大灰度级别max_gray和最小灰度级别min_gray。
1.2 计算图像的灰度级别分布histogram。
1.3 根据Otsu公式，计算得到最佳阈值threshold。

2. 区域生长：
2.1 从图像中选取一个种子点，将其灰度值与阈值进行比较。
2.2 如果该点的灰度值小于等于阈值，则将该点加入当前区域中，并以该点为中心向周围扩散生长。
2.3 如果该点的灰度值大于阈值，则不加入当前区域。
2.4 重复执行2.1-2.3，直到当前区域无法再扩展为止。