MATLAB自适应阈值分割代码

J=imread('2.jpg'); I=rgb2gray(J) subplot(131),imshow(I); title('原始图像') %下面使用MATLAB函数计算阈值 level=graythresh(I); %用大津法计算全局图像I的阈值 BW=im2bw(I,level); %阈值分割 subplot(132),imshow(BW) title('graythresh 计算阈值') disp(strcat('graythresh计算灰度阈值:',num2str(uint8(level*255)))) %下面的MATLAB程序实现简化计算值 iMax=max(max(I)); iMin=min(min(I)); %计算最大和最小值 T=double(iMin:iMax); iSize=size(I); muxSize=iSize(1)*iSize(2); for i=1:length(T) %从最小灰度值到最大值分别计算方差 TK=T(1,i); iForeground=0; iBackground=0; %定义前景和背景数 ForegroundSum=0; BackgroundSum=0; %定义前景和背景灰度总和 for j=1:iSize(1) for k=1:iSize(2) tmpData=I(j,k); if(tmpData>=TK) %前景像素点的计算 iForeground=iForeground+1; ForegroundSum=ForegroundSum+double(tmpData); else %背景像素点的计算 iBackground=iBackground+1; BackgroundSum=BackgroundSum+double(tmpData); end end end %计算前景和背景的比例和平均灰度值 %这里存在一个0分母的情况,导致告警,解决方法很简单,但不影响结果,请读者改进 w0=iForeground/muxSize; w1=iBackground/muxSize; u0=ForegroundSum/iForeground; u1=BackgroundSum/iBackground; T(2,i)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1); %第二行为计算的方差 end oMax=max(T(2,:)); %第二行方差的最大值,略NaN idx=find(T(2,:)>=oMax); %方差最大值所对应列号 T=uint8(T(1,idx)); %从第一行取出灰度值作为阈值 disp(strcat('简化大津法计算灰度阈值:',num2str(T))) BW=im2bw(I,double(T)/255); %阈值分割 subplot(133),imshow(BW) title('简化大津法计算阈值')