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基于matlab的数字图像处理之图像阈值分割算法研究
基于Matlab数字图像处理实践报告
实践三: 图像阈值分割算法研究
3.1.1 迭代法实践代码:
clc;
clear all;
f=imread(cat.bmp);
f=rgb2gray(f);
f=im2double(f);
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);
subplot(121),imshow(f),title(原图);
subplot(122),imshow(r),title(阈值分割算法研究--迭代法);
3.1.2 迭代法实践截图:
3.2.1 均匀性度量法实践代码:
clc;
clear all;
I=imread(cat.bmp);
I=rgb2gray(I);
I=double(I);
[m,n]=size(I);
Smin=-1;
for T=0:255
sum1=0; num1=0;
sum2=0; num2=0;
for i=1:m
for j=1:n
if I(i,j)=T
sum2=sum2+I(i,j);
num2=num2+1;
else
sum1=sum1+I(i,j);
num1=num1+1;
end
end
end
ave1=sum1/num1;
ave2=sum2/num2;
d1=-1;
d2=-1;
for i=1:m
for j=1:n
if I(i,j)=T
d=(I(i,j)-ave2)^2;
if d2==-1
d2=d;
else
d2=d2+d;
end
else
d=(I(i,j)-ave1)^2;
if d1==-1
d1=d;
else
d1=d1+d;
end
end
end
end
p1=num1/(m*n);
p2=num2/(m*n);
S=p1*d1+p2*d2;
if(Smin==-1)
Smin=S;
else
if(SSmin)
Smin=S;
Th=T;
end
end
end
Th
subplot(121),imshow(uint8(I)),title(原图);
for i=1:m
for j=1:n
if I(i,j)=Th
I(i,j)=255;
else
I(i,j)=0;
end
end
end
subplot(122),imshow(I),title(阈值分割算法研究--均匀性度量法);
3.2.2 均匀性度量法实践截图:
3.3.1 类间最大距离法实践代码:
clc;
clear all;
I=imread(cat.bmp);
I=rgb2gray(I);
I=double(I);
[m,n]=size(I);
Smax=0;
for T=0:255
sum1=0; num1=0;
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