kmeans图像阈值分割代码matlab

以下是使用 kmeans 算法进行图像阈值分割的 MATLAB 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);

% 对图像进行 kmeans 分割
k = 2; % 分割成两个聚类中心
[idx, centers] = kmeans(double(gray_img(:)), k);

% 根据聚类中心分配像素值
segmented_img = reshape(idx, size(gray_img));
threshold = max(centers); % 取聚类中心的最大值作为阈值

% 二值化图像
binary_img = segmented_img >= threshold;

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(binary_img);
title('分割结果');

在这个示例中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后，我们使用 kmeans 算法对灰度图像进行分割，并根据聚类中心分配像素值。最后，我们将分割后的图像二值化，并显示结果。阈值为聚类中心的最大值。

相关问题

阈值图像分割算法matlab

阈值图像分割是一种简单有效的图像分割方法，通过将图像中的像素根据其灰度值与设定的阈值进行比较，将其分成两个或多个不同的区域，从而实现对图像的分割。Matlab中提供了多种阈值图像分割算法可以使用。

1. 全局阈值分割

全局阈值分割是最简单的阈值分割方法，其基本思想是将整幅图像的像素根据其灰度值与设定的阈值进行比较，将其分成两个不同的区域。

img = imread('lena.png');
threshold = graythresh(img);
bw = im2bw(img, threshold);
imshow(bw);

2. Otsu阈值分割

Otsu阈值分割是一种自适应阈值分割方法，它可以根据图像的灰度分布自动确定最佳阈值，从而实现对图像的分割。

img = imread('lena.png');
threshold = graythresh(img);
bw = im2bw(img, threshold);
imshow(bw);

level = graythresh(img);  
bw = im2bw(img, level);
imshow(bw);

3. 基于聚类的阈值分割

基于聚类的阈值分割方法将图像中的像素分成多个簇，然后根据簇内方差最小的原则确定最佳阈值。

img = imread('lena.png');
[m, n] = size(img);
X = double(img(:));
k = 2;
[idx, centers] = kmeans(X, k);
[~, I] = sort(centers);
bw = reshape(idx == I(2), [m,n]);
imshow(bw);

以上是三种常见的阈值图像分割算法的Matlab实现。您可以根据自己的需求和实际情况选择其中的一种或多种方法进行使用。

matlab灰度图像的阈值分割方法

Matlab中有许多种阈值分割方法，以下是其中的几种：

1. 基于全局方差的阈值分割方法：
采用图像整体灰度值的方差作为分割的依据，将图像分为背景和前景两个部分。

代码示例：

img = imread('test.jpg');
threshold = graythresh(img);
binaryImg = imbinarize(img, threshold);

2. 基于Otsu算法的阈值分割方法：
Otsu算法根据类间方差最大化的原则，自适应地确定阈值，使得分割后的两个部分之间方差最大。

代码示例：

img = imread('test.jpg');
level = graythresh(img);
binaryImg = im2bw(img, level);

3. 基于Kittler-Illingworth算法的阈值分割方法：
Kittler-Illingworth算法是一种自适应的阈值分割算法，它考虑了图像中噪声的影响，能够有效地分割噪声较大的图像。

代码示例：

img = imread('test.jpg');
[~, threshold] = kmeans(double(img(:)), 2);
binaryImg = imbinarize(img, threshold(1));

以上是常用的几种阈值分割方法，在实际应用中，需要根据实际情况选择最适合的方法。