Matlab图像处理：迭代与均匀性度量法的阈值分割实战

本篇文档深入探讨了在Matlab环境下进行数字图像处理时，针对图像阈值分割算法的研究与实践。图像阈值分割是将图像中的像素根据其灰度值分为两类或多个类别的过程，这对于图像分析、目标检测、边缘检测等领域具有重要意义。 首先，文档详细介绍了迭代法作为阈值分割的一种方法。迭代法通过不断调整阈值，使得分割后的图像满足某种优化标准。在提供的代码片段中，读取了一张名为'cat.bmp'的彩色图像，将其转换为灰度图像并量化到0-1范围。通过计算原始图像的最小值和最大值，初始化阈值T，然后在一个循环中更新阈值，直到满足精度要求（即阈值变化小于预设的阈值）。最后，使用im2bw函数将图像二值化，并显示原图和分割结果。 迭代法实践截图展示了该方法的实际应用效果，可以直观地看到阈值选择如何影响图像分割的效果。 接下来，文档展示了另一种常用的阈值分割方法——均匀性度量法。这种方法通过计算分割前后两个区域的像素均值差异以及每个像素偏离其对应区域平均值的平方和来确定最佳阈值。在这个例子中，代码遍历从0到255的所有可能阈值，计算每个阈值下的区域平均灰度值及其方差，然后选择最小的均匀性指标对应的阈值。结果显示为原图和二值化后的图像。 通过这两个实践，读者可以了解到Matlab如何利用迭代和统计方法实现图像的阈值分割，理解不同阈值策略对图像分割结果的影响。这对于学习和掌握数字图像处理技术，特别是阈值分割技术的Matlab实现具有很高的参考价值。在实际应用中，选择合适的阈值分割方法取决于图像特性、任务需求和性能要求。