舌体分割matlab代码

以下是一个简单的基于阈值分割的舌体分割的 MATLAB 代码：

% 载入图像
img = imread('tongue_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行直方图均衡化
eq_img = histeq(gray_img);

% 对均衡化后的图像进行二值化处理
threshold = 0.5; % 自定义阈值
bw_img = imbinarize(eq_img, threshold);

% 对二值化后的图像进行形态学操作，去除噪声
se = strel('disk', 5); % 自定义结构元素大小
morph_img = imopen(bw_img, se);

% 在原始图像上标记出舌体区域
labeled_img = bwlabel(morph_img);
stats = regionprops(labeled_img, 'Area', 'BoundingBox');
[~, idx] = max([stats.Area]); % 找到面积最大的区域
bbox = stats(idx).BoundingBox;
x = bbox(1);
y = bbox(2);
w = bbox(3);
h = bbox(4);

% 在原始图像上绘制出舌体区域的矩形框
rect_img = insertShape(img, 'Rectangle', [x, y, w, h], 'LineWidth', 3, 'Color', 'red');

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(rect_img);
title('舌体区域');

这个代码基于阈值分割的方法，先将图像转换为灰度图像，然后对灰度图像进行直方图均衡化，再对均衡化后的图像进行二值化处理。接着，使用形态学操作去除噪声，然后标记出舌体区域，并在原始图像上绘制出舌体区域的矩形框。最后，显示处理结果。