Matlab图像二值化处理：自适应阈值与效果展示

 I=imread('002.jpg');
figure,imshow(I)
[x,y]=size(I);                % 求出图象大小
b=double(I);                  

z0=max(max(max(I)));                   % 求出图象中最大的灰度
z1=min(min(min(I)));                   % 最小的灰度 

T=(z0+z1)/2;                      % T赋初值，为最大值和最小值的平均值
TT=0;                             %TT赋初值
S0=0.0; n0=0.0;                       %为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值、个数赋值
S1=0.0; n1=0.0;                       %为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值、个数赋值
allow=50;                       % 新旧阈值的允许接近程度
d=abs(T-TT);
count=0;                         % 记录几次循环
while(d>=allow)                 % 迭代最佳阈值分割算法
    count=count+1;
    for i=1:x,
        for j=1:y,
            if I(i,j)>=T,
                S0=S0+b(i,j);     
                n0=n0+1;
            end
            if I(i,j)<T,
                S1=S1+b(i,j);
                n1=n1+1;
            end
        end
    end 
    T0=S0/n0;