MATLAB使用迭代阈值法对图像进行阈值分割。 ( 1)读入一张灰度图像。 ( 2)迭代初始阈值取最大和最小阈值之和的一半。 ( 3)迭代结束条件为 R1 和 R2 的均值μ 1 和μ 2 不再变化。 将原图、分割后的图像在同一个窗口带标题显示。
时间: 2024-05-07 15:21:56 浏览: 14
以下是MATLAB代码实现:
```matlab
% 读取灰度图像
img = imread('lena.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
% 迭代初始阈值取最大和最小阈值之和的一半
T = (max(gray_img(:)) + min(gray_img(:))) / 2;
% 迭代阈值分割
R1 = [];
R2 = [];
while true
% 计算 R1 和 R2
R1 = gray_img(gray_img < T);
R2 = gray_img(gray_img >= T);
% 计算均值
mu1 = mean(R1);
mu2 = mean(R2);
% 更新阈值
new_T = (mu1 + mu2) / 2;
% 判断迭代结束条件
if abs(T - new_T) < 0.5
break;
end
T = new_T;
end
% 分割后的图像
seg_img = gray_img >= T;
% 在同一个窗口带标题显示原图和分割后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原图');
subplot(1,2,2);
imshow(seg_img);
title('分割后的图像');
```
相关问题
matlab基于迭代阈值法实现图像分割实现代码
以下是Matlab基于迭代阈值法实现图像分割的示例代码:
```matlab
% 读入图像
img = imread('test.jpg');
% 将图像转为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
% 初始化阈值
T = 128;
% 迭代计算阈值,直到满足条件
while true
% 计算前景和背景的平均灰度值
fg_mean = mean(gray_img(gray_img > T));
bg_mean = mean(gray_img(gray_img <= T));
% 更新阈值
new_T = (fg_mean + bg_mean) / 2;
% 如果新旧阈值之差小于等于1,则退出循环
if abs(T - new_T) <= 1
break;
end
T = new_T;
end
% 根据阈值进行分割
seg_img = gray_img > T;
% 显示原图和分割后图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(seg_img);
title('Segmented Image');
```
在以上代码中,我们首先读入一张彩色图像,然后将其转为灰度图像。接着,我们初始化阈值为128,并迭代计算前景和背景的平均灰度值,更新阈值,直到新旧阈值之差小于等于1为止。最后,根据阈值进行分割,将像素灰度值大于阈值的设为前景,其余设为背景。最终,我们将原图和分割后图像显示出来,方便对比。
matlab用迭代法计算分割阈值并分割图像
好的,我可以帮你解答这个问题。
首先,分割阈值的选择对于图像分割的效果至关重要。在 MATLAB 中,可以使用迭代法来选择最佳的分割阈值,常用的迭代法包括 Otsu 法和基于最大熵原理的迭代法。
以 Otsu 法为例,可以按照以下步骤进行分割:
1. 读入图像并将其转换为灰度图像。
2. 计算图像的直方图,并归一化到 0-1 范围内。
3. 初始化最佳分割阈值为 0,最大类间方差为 0。
4. 遍历灰度级,计算当前灰度级为分割阈值时的类间方差,并与最大类间方差进行比较。如果当前类间方差大于最大类间方差,则更新最佳分割阈值和最大类间方差。
5. 将图像按照最佳分割阈值进行二值化。
下面是一个示例代码:
```matlab
% 读入图像
img = imread('test.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);
% 计算图像的直方图,并归一化
histogram = imhist(gray) / numel(gray);
% 初始化最佳分割阈值和最大类间方差
best_threshold = 0;
best_variance = 0;
% 遍历灰度级
for i = 1:256
% 计算当前灰度级为分割阈值时的类间方差
w0 = sum(histogram(1:i));
w1 = sum(histogram(i+1:end));
u0 = sum(histogram(1:i) .* (1:i)') / w0;
u1 = sum(histogram(i+1:end) .* (i+1:256)') / w1;
variance = w0 * w1 * (u0 - u1)^2;
% 更新最佳分割阈值和最大类间方差
if variance > best_variance
best_threshold = i - 1;
best_variance = variance;
end
end
% 将图像按照最佳分割阈值进行二值化
binary = gray > best_threshold;
% 显示原图和分割结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('原图');
subplot(1,2,2); imshow(binary); title('分割结果');
```
希望这个回答可以帮助到你。
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