[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割  otsu阈值分割  二值化

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clc;%清除命令行

I=imread('rice.png');

subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('1 rice的原图');

%迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值

zmin=min(min(I));%取出最小灰度值

tk=(zmax+zmin)/2;

bcal=1;

[m,n]=size(I);

while(bcal)

    %定义前景和背景数

    iforeground=0;

    ibackground=0;

    %定义前景和背景灰度总和

    foregroundsum=0;

    backgroundsum=0;

    for i=1:m

        for j=1:n

            tmp=I(i,j);

            if(tmp>=tk)

                %前景灰度值

                iforeground=iforeground+1;

                foregroundsum=foregroundsum+double(tmp);

            else

                ibackground=ibackground+1;

                backgroundsum=backgroundsum+double(tmp);

            end

        end

    end

    %计算前景和背景的平均值

    z1=foregroundsum/iforeground;

    z2=foregroundsum/ibackground;

    tktmp=uint8((z1+z2)/2);

    if(tktmp==tk)

        bcal=0;

    else

        tk=tktmp;

    end

    %当阈值不再变化时,说明迭代结束

end

disp(strcat('迭代的阈值:',num2str(tk)));%在command window里显示出 :迭代的阈值:阈值

newI=im2bw(I,double(tk)/255);%函数im2bw使用阈值（threshold）变换法把灰度图像（grayscale image）

     %转换成二值图像。所谓二值图像， 一般意义上是指只有纯黑（0）、纯白（255）两种颜色的图像。

     %语法

    %BW = im2bw(I, level)

    %BW = im2bw(X, map, level)

    %BW = im2bw(RGB, level)

    %其中level就是设置阈值的。level取值范围[0, 1]。

subplot(2,2,2);

imshow(newI);

title('2 rice的迭代法分割效果图');

%otsu阈值分割

bw=graythresh(I);

disp(strcat('otsu阈值分割的阈值:',num2str(bw*255)));%在command window里显示出 :迭代的阈值:阈值

newII=im2bw(I,bw);

subplot(2,2,3);

imshow(newII);

title('3 rice的otsu阈值分割');

%二值化 阈值为135

[width,height,bmsize]=size(I);

for i=1:width

    for j=1:height

        if I(i,j)>135

            I(i,j)=255;

        else

            I(i,j)=0;

        end

    end

end  

subplot(2,2,4);

imshow(I);

title('4 rice的二值阈值分割');