matlab7.0迭代阈值法对图像进行阈值分割代码
时间: 2023-09-17 14:13:08 浏览: 60
以下是使用MATLAB 7.0实现的迭代阈值法图像阈值分割的代码:
```matlab
function [threshold, seg] = iter_thresh(I)
% I: 输入的灰度图像
% threshold: 阈值
% seg: 分割后的图像
T = mean2(I); % 初始化阈值为图像的平均灰度值
delta = 0.5; % 迭代停止条件的阈值
done = false;
while ~done
% 根据当前阈值分割图像
seg = I > T;
% 计算分割后的两部分的平均灰度值
mean1 = mean(I(seg));
mean2 = mean(I(~seg));
% 计算新的阈值
T_new = (mean1 + mean2) / 2;
% 检查迭代是否需要继续
if abs(T - T_new) < delta
done = true;
else
T = T_new;
end
end
threshold = T; % 返回最终的阈值
```
该函数接受一个灰度图像作为输入,并输出阈值和二值化图像。函数使用迭代阈值法来计算最佳阈值,并将图像分割为背景和前景。迭代停止条件是新阈值与旧阈值之间的差异小于指定的阈值。
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:
```matlab
% 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。
MATLAB基于迭代阈值法实现图像分割。
MATLAB 中实现基于迭代阈值法的图像分割可以使用 `graythresh()` 函数实现,该函数使用 Otsu 方法自适应地确定阈值。下面是一个简单的实现示例:
```matlab
% 读入图像
img = imread('example.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 使用 graythresh() 函数获取阈值
threshold = graythresh(gray_img);
% 使用 im2bw() 函数进行图像分割
bw_img = im2bw(gray_img, threshold);
% 显示原图和分割后的图像
figure;
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(bw_img), title('分割图像');
```
上述代码中,我们先将彩色图像转换为灰度图像,然后使用 `graythresh()` 函数获取阈值,再使用 `im2bw()` 函数进行图像分割,最后将原图和分割后的图像显示出来。你可以将 `example.jpg` 替换成你自己的图像文件名,以测试该代码。
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