基于区域分裂合并算法的MATLAB代码

以下是基于区域分裂合并算法的MATLAB代码示例：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 初始化阈值
T = mean2(gray_img);

% 循环分裂合并过程
while true
    % 计算分裂后的两个区域
    region1 = gray_img <= T;
    region2 = gray_img > T;
    
    % 计算两个区域的平均灰度值
    mean1 = mean2(gray_img(region1));
    mean2 = mean2(gray_img(region2));
    
    % 计算合并后的平均灰度值
    new_mean = (mean1 + mean2) / 2;
    
    % 判断是否需要停止分裂合并过程
    if abs(T - new_mean) < 0.01
        break;
    end
    
    % 更新阈值
    T = new_mean;
end

% 绘制分割后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(gray_img <= T);
title('分割后的图像');

该代码通过不断分裂和合并图像像素，得到两个区域的平均灰度值，并将其作为新的阈值，循环执行该过程直至最终分割出满足条件的两个区域。最终将分割后的图像绘制出来。