迭代法图像分割matlab的代码
时间: 2023-08-16 20:10:13 浏览: 46
以下是一个简单的Matlab代码示例,用于实现基于迭代法的图像分割。该代码使用了K-means算法来计算像素之间的相似度。
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.bmp');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 将图像转换为double类型,方便计算
double_img = im2double(gray_img);
% 将图像矩阵转换为向量
vec_img = double_img(:);
% 初始化类别标记矩阵
label = ones(size(vec_img));
% 设置迭代次数和停止条件
max_iter = 100;
eps = 1e-6;
for iter = 1:max_iter
% 计算每个像素与其周围像素的相似度
dist = pdist2(vec_img, vec_img, 'euclidean'); % 欧式距离
sim = exp(-dist.^2); % 相似度
sim(logical(eye(length(sim)))) = 0; % 去除对角线上的元素
% 将相似度矩阵归一化
norm_sim = bsxfun(@rdivide, sim, sum(sim, 2));
% 根据相似度判断是否将该像素标记为其他类别
for i = 1:length(vec_img)
old_label = label(i);
[~, new_label] = max(norm_sim(i, :));
label(i) = new_label;
% 判断是否达到停止条件
if abs(new_label-old_label) > eps
break;
end
end
% 判断是否达到停止条件
if i == length(vec_img)
break;
end
end
% 将类别标记矩阵转换为图像矩阵
seg_img = reshape(label, size(double_img));
% 显示原图和分割后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(double_img), title('原图');
subplot(1, 2, 2), imshow(seg_img), title('分割图像');
```
请注意,上述代码只是一个简单的示例,您需要根据实际情况进行修改和调整,比如修改迭代次数和停止条件等。此外,也需要注意图像的像素数目和分辨率,以免因为计算量过大导致程序运行缓慢。