基于阈值法的图像分割

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：

① 选择图像灰度的中值作为初始阈值Th

② 利用阈值Th 把图像分割为两个区域1C 和2C ，用下式计算区域1

C 和2C 的灰度均值1μ和2μ

∑∈=i i C y x C y x f N ),(1),(1

μ )2,1(=i ，i C N 为第i 类中的像素个数

③ 计算出1μ和2μ后，用下式计算出新的阈值new Th

④ 重复②和③，直到new Th 和Th 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

figure,imshow(f),title('原图'); %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：