C++实现双域值图像分割算法

"这篇文章主要介绍了一种基于双域值图像分割的C++源码实现，用于处理和分析图像数据。代码中涉及到的主要步骤包括原始图像读取、噪声添加、阈值分割、迭代调整以及边缘检测等操作。" 在图像处理领域，双域值图像分割是一种常用的技术，它通过定义两个阈值来将图像分割成多个区域。在这个C++实现中，首先从文件中读取名为'blood1.bmp'的图像，并将其转换为双精度浮点型矩阵以便进行后续计算。这里的变量`blood`存储了图像数据，`x`和`y`分别表示图像的行数和列数。 接着，为了模拟实际图像可能存在的噪声，通过`randn`函数添加了高斯噪声到原始图像`I`，其中噪声的方差为10。然后对图像中的每个像素值进行检查，确保它们在0到255的范围内，这是8位无符号整型图像的像素值范围。 接下来，找到图像的最大值`z0`和最小值`z1`，并计算它们的平均值`T`作为初始分割阈值。为了找到更合适的阈值，采用迭代方法不断更新阈值。设置了一个允许的误差范围`allow`，如果当前阈值与新阈值之间的差值小于这个范围，迭代结束。 在迭代过程中，统计高于和低于阈值`T`的像素值总和（`s0`和`s1`）以及像素个数（`n0`和`n1`），并分别计算这两个部分的平均值`T0`和`T1`。将这两个平均值的平均值作为新的阈值`TT`，并重复这个过程直到满足误差条件。 完成阈值分割后，创建一个新的二值图像`seg`，其中像素值大于或等于阈值`T`的部分被标记为1，其余为0。为了优化分割结果，应用膨胀操作`imerode`，使用3x3的正方形结构元素，以连接相邻的像素点。这有助于填充小孔和分离相近的物体。 最后，使用不同的边缘检测方法，如'Sobel'和'log'算子，生成边缘图像`BW1`和`BW2`，并显示原图和边缘检测结果。这些边缘检测方法可以进一步增强图像分割的效果，帮助识别图像的轮廓和特征。 这段C++代码展示了如何实现基于双域值的图像分割算法，结合迭代阈值调整和边缘检测，为图像处理提供了一套实用的工具。