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。

以下是MATLAB代码实现：

% 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：

% 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。

用matlab，对一幅图片，采用 迭代阈值法 对图像进行 分割，并 与 一般阈值法 的分割效果进行比较，显示处理后的图像。给出代码

以下是使用MATLAB进行迭代阈值法和一般阈值法对图像进行分割的代码：

% 读入图像
I = imread('image.jpg');

% 迭代阈值法分割
T = mean2(I);
T_prev = 0;
while abs(T - T_prev) > 0.5
    T_prev = T;
    foreground = I > T;
    background = I <= T;
    mean_foreground = mean(I(foreground));
    mean_background = mean(I(background));
    T = (mean_foreground + mean_background) / 2;
end
I_iter = imbinarize(I, T);

% 一般阈值法分割
I_thresh = imbinarize(I, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);

% 显示处理后的图像
figure;
subplot(1, 3, 1), imshow(I), title('原图');
subplot(1, 3, 2), imshow(I_iter), title('迭代阈值法分割');
subplot(1, 3, 3), imshow(I_thresh), title('一般阈值法分割');

在上述代码中，我们首先读入了一幅名为 `image.jpg` 的图像，然后使用迭代阈值法和一般阈值法对图像进行分割，并将处理后的图像显示出来。

其中迭代阈值法的实现过程如下：

1. 初始化阈值 T 为图像灰度值的平均值。
2. 根据阈值 T 将图像分成前景和背景两部分。
3. 计算前景和背景的平均灰度值，然后将阈值 T 更新为前景和背景平均灰度值的平均值。
4. 重复步骤 2-3 直到阈值 T 不再改变或者改变很小。

一般阈值法则直接调用 `imbinarize` 函数进行分割，其中 `'adaptive'` 表示使用自适应阈值法，`'Sensitivity'` 参数表示阈值的敏感度，越大分割出的前景越多。

运行上述代码，即可得到经过迭代阈值法和一般阈值法分割后的图像，并进行比较。