基于阈值法的图像分割.doc
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数字图像处理课
基于阈值法的图像分割
实验目的：利用图像分割技术中阈值分割中的迭代法实现图像分割。
实验原理：迭代法原理
迭代法的的设计思想是，开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后按某种策略不断的改进这一估计值，直到满足给定的准则为止。在迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改进策略。好的改进策略应该具备两个特征：一是能够快速收敛，二是在每一个迭代过程中，新产生的阈值优于上一次的阈值。下面介绍一种迭代法：
选择图像灰度的中值作为初始阈值
利用阈值把图像分割为两个区域和，用下式计算区域和的灰度均值和
，为第类中的像素个数
计算出和后，用下式计算出新的阈值
重复②和③，直到和的差小于某个特定的值
实验程序源代码：
clc;
clear all;
f=imread(1.jpg); %读取图像
f=rgb2gray(f); %将真彩色图像转换为灰度图像
f=im2double(f); 把灰度图像的数据类型转换成转换成双精度浮点类型
T=0.5*(min(f(:))+max(f(:)));
done=false;
while ~done
g=f=T;
Tn=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));
done=abs(T-Tn)0.1;
T=Tn;
end
T
r=im2bw(f,T); 使用阈值变换法把灰度图像转换成二值图像
显示一张二值图像
figure,imshow(r),title(迭代法);
实验结果：实验用了三幅图像，结果如下：
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