医学图像迭代阈值分割算法详解

% 迭代法阈值分割（1）

clear all;close all;clc;
[filename,pathname]=uigetfile({'*.*','AllFiles(*.*)';'*.bmp;*.jpg;*.png;*.jpeg','ImageFiles(*.bmp,*.jpg,*.png,*.jpeg)'},'Pickanimage');
fpath=[pathname,filename];
I=imread(fpath);I=rgb2gray(I);  
%imshow(I);title('the Original Image')
[row,column]=size(I); %
Gmax=max(max(I));Gmin=min(min(I)); %获取灰度值最大最小值
T0=(Gmax+Gmin)/2; %阈值为最大最小的平均值
T01=find(I<T0);M0=mean(I(T01)); %查找小于阈值的值，取平均
T02=find(I>=T0);M1=mean(I(T02)); %查找大于阈值的值，取平均
T1=(M0+M1)/2; %重新确定阈值 
%下面的循环用来确定合适的阈值
for i=1:5000  %循环次数             
    if T1~=T0  
        T0=T1; 
        T11=find(I<T0);M0=mean(I(T11));
        T12=find(I>=T0);M1=mean(I(T12));
        T1=(M0+M1)/2;
    else break
    end
end
thresh=T0; 
for n=1:row*column
    if I(n)>thresh
        I(n)=0;
    end
end