MATLAB图像分割程序

以下是一个简单的 MATLAB 图像分割程序示例：

% 读取图像
I = imread('example.jpg');

% 转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);

% 模糊处理
Ifiltered = imgaussfilt(Igray, 2);

% K均值聚类分割
K = 2;
[idx, C] = kmeans(Ifiltered(:), K);

% 生成二值化图像
Iseg = reshape(idx, size(Igray));
Iseg = imbinarize(Iseg);

% 显示结果
imshow(Iseg);

这个程序使用了 K 均值聚类算法来分割图像。首先将图像转换为灰度图像，然后对其进行模糊处理以减少噪声干扰。接着使用 K 均值聚类算法将像素分成两类，最后生成一个二值化图像。

请注意，这只是一个简单的示例程序，您可能需要根据自己的需求进行修改和优化。

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matlab分割图片程序

以下是一个简单的 MATLAB 图像分割程序，使用了基于阈值的方法：

% 读入图像
img = imread('image.png');

% 将图像转为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算图像的全局阈值
T = graythresh(gray_img);

% 对图像进行二值化处理
binary_img = imbinarize(gray_img, T);

% 对二值化后的图像进行分割
segmented_img = ~bwareaopen(~binary_img, 100);

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

这个程序首先读入一张图像，然后将其转换为灰度图。接着通过计算全局阈值来将灰度图二值化，然后使用基于阈值的方法进行分割。最后将分割后的图像显示出来。这个程序使用了 MATLAB 内置的函数，非常简单易懂。