图像分割matlab代码实现

在MATLAB中实现图像分割通常涉及到一些基本的图像处理步骤，如阈值处理、边缘检测、区域生长或聚类等。这里是一个简单的基于阈值二值化的方法示例：

% 加载图像
img = imread('example_image.jpg'); % 替换为你要处理的图片路径

% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 应用全局阈值分割
level = graythresh(gray_img); % 计算直方图的全局阈值
binary_img = imbinarize(gray_img, level); % 将像素分为前景和背景

% 显示原图和分割后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(binary_img, 'InitialMagnification', 'fit');
title('Segmented Image');

% 对于更复杂的分割，可以尝试自适应阈值、边缘检测（例如Canny edge detection）然后区域增长或利用机器学习方法
% 自适应阈值
adaptive_level = adapthisteq(gray_img);
adaptive_binary = imbinarize(gray_img, adaptive_level);

% 或者使用形态学操作（如腐蚀膨胀）后进行分割
se = strel('disk', 5); % 创建结构元素
closing = imclose(binary_img, se);
% ...