实现灰度图像和彩色图像的迭代阈值分割算法c语言代码实现

时间: 2023-11-15 07:06:36 浏览: 77
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division.rar_matlab 灰度图像 分割_图像阈值分割

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以下是灰度图像和彩色图像的迭代阈值分割算法的C语言代码实现: ## 灰度图像迭代阈值分割算法 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define WIDTH 512 #define HEIGHT 512 #define MAX_ITER 100 void threshold(unsigned char* img, int width, int height, int* t) { int iter = 0; double t1 = 0.0, t2 = 255.0; double mean1 = 0.0, mean2 = 0.0; int count1 = 0, count2 = 0; double diff = 0.0, max_diff = 0.0; while (iter < MAX_ITER && fabs(t1 - t2) > 0.1) { iter++; mean1 = 0.0; mean2 = 0.0; count1 = 0; count2 = 0; for (int i = 0; i < height; i++) { for (int j = 0; j < width; j++) { if (img[i * width + j] <= *t) { mean1 += img[i * width + j]; count1++; } else { mean2 += img[i * width + j]; count2++; } } } if (count1 > 0 && count2 > 0) { mean1 /= count1; mean2 /= count2; t1 = *t; *t = (int) ((mean1 + mean2) / 2.0); t2 = *t; } else { break; } } } int main() { unsigned char* img = (unsigned char*) malloc(WIDTH * HEIGHT * sizeof(unsigned char)); int t = 128; // 读取图像 FILE* fp = fopen("lena_gray.raw", "rb"); fread(img, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT, fp); fclose(fp); // 进行阈值分割 threshold(img, WIDTH, HEIGHT, &t); // 将阈值以下的像素设为0,以上的像素设为255 for (int i = 0; i < HEIGHT; i++) { for (int j = 0; j < WIDTH; j++) { if (img[i * WIDTH + j] <= t) { img[i * WIDTH + j] = 0; } else { img[i * WIDTH + j] = 255; } } } // 保存图像 fp = fopen("lena_gray_threshold.raw", "wb"); fwrite(img, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT, fp); fclose(fp); free(img); return 0; } ``` ## 彩色图像迭代阈值分割算法 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define WIDTH 512 #define HEIGHT 512 #define MAX_ITER 100 void threshold(unsigned char* img, int width, int height, int* t) { int iter = 0; double t1 = 0.0, t2 = 255.0; double mean1_r = 0.0, mean1_g = 0.0, mean1_b = 0.0; double mean2_r = 0.0, mean2_g = 0.0, mean2_b = 0.0; int count1 = 0, count2 = 0; double diff = 0.0, max_diff = 0.0; while (iter < MAX_ITER && fabs(t1 - t2) > 0.1) { iter++; mean1_r = 0.0; mean1_g = 0.0; mean1_b = 0.0; mean2_r = 0.0; mean2_g = 0.0; mean2_b = 0.0; count1 = 0; count2 = 0; for (int i = 0; i < height; i++) { for (int j = 0; j < width; j++) { int index = (i * width + j) * 3; if (img[index] <= *t && img[index + 1] <= *t && img[index + 2] <= *t) { mean1_r += img[index]; mean1_g += img[index + 1]; mean1_b += img[index + 2]; count1++; } else { mean2_r += img[index]; mean2_g += img[index + 1]; mean2_b += img[index + 2]; count2++; } } } if (count1 > 0 && count2 > 0) { mean1_r /= count1; mean1_g /= count1; mean1_b /= count1; mean2_r /= count2; mean2_g /= count2; mean2_b /= count2; t1 = *t; *t = (int) ((mean1_r + mean1_g + mean1_b + mean2_r + mean2_g + mean2_b) / 6.0); t2 = *t; } else { break; } } } int main() { unsigned char* img = (unsigned char*) malloc(WIDTH * HEIGHT * 3 * sizeof(unsigned char)); int t = 128; // 读取图像 FILE* fp = fopen("lena_color.raw", "rb"); fread(img, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT * 3, fp); fclose(fp); // 进行阈值分割 threshold(img, WIDTH, HEIGHT, &t); // 将阈值以下的像素设为0,以上的像素设为255 for (int i = 0; i < HEIGHT; i++) { for (int j = 0; j < WIDTH; j++) { int index = (i * WIDTH + j) * 3; if (img[index] <= t && img[index + 1] <= t && img[index + 2] <= t) { img[index] = img[index + 1] = img[index + 2] = 0; } else { img[index] = img[index + 1] = img[index + 2] = 255; } } } // 保存图像 fp = fopen("lena_color_threshold.raw", "wb"); fwrite(img, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT * 3, fp); fclose(fp); free(img); return 0; } ```
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