Matlab迭代阈值分割-白红宇的个人博客

Matlab迭代阈值分割

发布日期：2021-05-07 06:46:39 浏览次数：20 分类：精选文章

本文共 914 字，大约阅读时间需要 3 分钟。

数字图像处理：阈值分割

在数字图像处理中，阈值分割是一种常用的方法，用于将图像分割成目标和背景两部分。以下将详细介绍阈值分割的实现过程。

图像处理的初始步骤

在开始操作之前，我们需要准备一些基本工具和步骤：

加载图像文件：使用imread函数加载目标图像文件。

灰度图像转换：将色彩图像转换为灰度图像，以便后续处理。

灰度图像转换

灰度图像转换是阈值分割的基础步骤。通过下列命令可以实现灰度图像转换：

% 读取图像文件
img = imread('lena.bmp');
% 灰度图像转换
I = rgb2gray(img);

此时，我们已经得到了灰度图像I，接下来需要进行阈值分割。

阈值分割过程

阈值分割的关键在于选择合适的阈值。以下是阈值分割的实现步骤：

确定阈值：根据图像的亮度分布选择合适的阈值。以下是常用的方法：

t1 = 130; % 选择阈值

遍历图像像素：逐个像素检查是否大于阈值。

[m n] = size(I);
I1 = zeros(m, n);
for i = 1:m
    for j = 1:n
        if I(i, j) > t1
            I1(i, j) = 1;
        else
            I1(i, j) = 0;
        end
    end
end

显示分割结果：在指定位置显示分割后的图像。

分割后的图像展示

通过上述步骤，我们已经完成了图像的阈值分割。以下是分割后的图像展示：

原始图像：

subplot(2, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');

灰度图像：

subplot(2, 2, 2);
imshow(I);
title('灰度图像');

灰度图像的直方图：

subplot(2, 2, 3);
imhist(I);
title('灰度图像的直方图');

分割后的图像：

subplot(2, 2, 4);
imshow(I1);
title('分割后的图像');

通过以上步骤，我们可以清晰地看到图像分割的效果。阈值分割是一种简单有效的图像分割方法，广泛应用于多个实际场景中。

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