MATLAB——阈值分割（一）

魁蒿

MATLAB——阈值分割（⼀）

阈值分割是⼀种简单有效的⽅法，适⽤于分割物体与背景有较强对⽐的图像，所有灰度⼤于或等于阈值的像素被判定为属于物体，灰度值为255表⽰前景，否则这些像素点将被排除在物体区域以外，灰度值为0表⽰背景。多阈值分割与单阈值分割并⽆本质区别，只是分割技巧不同。

分割

中画⾯⽐较简单且对象物的灰度分布⽐较有规律时，背景和对象物在图像的灰度直⽅图上各形成⼀个波峰，由于每两个波峰间形成⼀个低⾕，因⽽选择双峰间低⾕处所对应的灰度值为阈值，可将两个区域分离。

该⽅法称为直⽅图阈值双峰。

具体实现的⽅法是先做出图像f（i，j）的灰度直⽅图，若只出现背景和⽬标物两区域部分所对应的直⽅图呈双峰且有明显的⾕底，则可以将⾕底点所对对应的灰度作为阈值t，然后根据该阈值进⾏分割即可将⽬标从图像中分割出来。这种⽅法适⽤于⽬标和背景的灰度差较⼤，直⽅图有明显低⾕的情况。clear all;f=imread('peppers.png');f=rgb2gray(f);%转换为灰度图像f=im2double(f);%数据类型转换%全剧阈值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 display('Threshold(T)-Iterative');%显⽰⽂字T r=im2bw(f,T);subplot(221);imshow(f);xlabel('(a)原始图像');subplot(222);imshow(r);xlabel('(b)迭代法全局阈值分割');Th=graythresh(f);%阈值display('Global Thresholding- Otsu''s Method');Th s=im2bw(f,Th);subplot(223);imshow(s);xlabel('(c)全局阈值Otsu 法阈值分割');se=strel('disk',10);ft=imtophat(f,se);Thr=graythresh(ft);display('Threshold(T) -Local Thresholding');Thr lt = im2bw(ft,Thr);subplot(224);imshow(lt);xlabel('(d)局部阈值分割');

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