【正文】 圖像分割的研究有幾個(gè)明顯的趨勢(shì)：一是對(duì)原有算法的不斷改進(jìn) ， 二是新方法、新概念的引入和多種方法的有效綜合運(yùn)用 ， 人們逐漸認(rèn)識(shí)到現(xiàn)有的任何一種單獨(dú)的圖像分割算法都難以對(duì)一般圖像取得令人滿意的分割效果，因而很多人在把新方法和新概念不斷的引入圖像分割領(lǐng)域的同時(shí)，也更加重視把各種方法綜合起來運(yùn)用 ， 相信隨著研究的不斷深入，存在的問題會(huì)很快得到圓滿的解決 [18]。 tic %計(jì)時(shí)器 Init=imread(39。)。 figure,imhist(Im),title(39。) figure,imshow(Im) , title(39。) [x,y]=size(Im)。 zd=double(max(max(Im))) % 求出圖象中最大的灰度 zx=double(min(min(Im))) % 最小的灰度 T=double((zd+zx))/2。 % 記錄幾次循環(huán) while 1 % 迭代最佳閾值分割算法 count=count+1。 n0=。 n1=。 %大于閾域值圖像點(diǎn)灰度值累加 n1=n1+1。 %小于閾域值圖像點(diǎn)灰度值累加 n0=n0+1。 %求小于閥域值均值 T1=S1/n1。 else T=(T0+T1)/2。 % 圖像在最佳閾值下二值化 figure,imshow(i1) imwrite(i1,39。) 第二步（邊緣檢測(cè)（以 canny 算子為例））： im=imread(39。)。 BW=im2bw(im)。 BW1 = edge(I,39。,)。 imshow(I)。 imshow(BW1)。D:\39。 img=imread(39。)。 %將原圖像平均分為四個(gè)子圖像 subimg2=img(1:216,136:269)。 subimg4=img(217:431,136:269)。 fxy = imhist(I, 256)。 plot(fxy)。 b=double(I)。 % T 賦初值，為最大值和最小值的平均值 count=double(0)。 S0=。 %為計(jì)算灰度大于閾值的元素的灰度總值、個(gè)數(shù)賦值 S1=。 %為計(jì)算灰度小于閾值的元素的灰度總值、個(gè)數(shù)賦值 for i=1:x for j=1:y if double(I(i,j))=T S1=S1+double(I(i,j))。 %大于閾域值圖像點(diǎn)個(gè)數(shù)累加 else S0=S0+double(I(i,j))。 %小于閥域值圖像點(diǎn)個(gè)數(shù)累加 end end end T0=S0/n0。 %求大于閥域值均值 if abs(T((T0+T1)/2))%迭代至前后兩次閥域值相差幾乎為 0 時(shí)停止 break。 %在閾值 T 下，迭代閾值的計(jì)算過程 end end count %顯示運(yùn)行次數(shù) T %顯示最佳閾值 算出 T bw1=im2bw(I,T/255)。 fxy = imhist(I, 256)。 plot(fxy)。 b=double(I)。 % T 賦初值，為最大值和最小值的平均值 count=double(0)。 S0=。 %為計(jì)算灰度大于閾值的元素的灰度總值、個(gè)數(shù)賦值 S1=。 %為計(jì)算灰度小于閾值的元素的灰度總值、個(gè)數(shù)賦值 for i=1:x for j=1:y if double(I(i,j))=T S1=S1+double(I(i,j))。 %大于閾域值圖像點(diǎn)個(gè)數(shù)累加 else S0=S0+double(I(i,j))。 %小于閥域值圖像點(diǎn)個(gè)數(shù)累加 end end end T0=S0/n0。 %求大于閥域值均值 if abs(T((T0+T1)/2))%迭代至前后兩次閥域值相差幾乎為 0 時(shí)停止 break。 %在閾 值 T 下，迭代閾值的計(jì)算過程 end end count %顯示運(yùn)行次數(shù) T %顯示最佳閾值 算出 T bw2=im2bw(I,T/255)。 fxy = imhist(I, 256)。plot(fxy)。 b=double(I)。 % T 賦初值，為最大值和最小值的平均值 count=double(0)。 S0=。 %為計(jì)算灰度大于閾值 的元素的灰度總值、個(gè)數(shù)賦值 S1=。 %為計(jì)算灰度小于閾值的元素的灰度總值、個(gè)數(shù)賦值 for i=1:x for j=1:y if double(I(i,j))=T S1=S1+double(I(i,j))。 %大于閾域值圖像點(diǎn)個(gè)數(shù)累加 else S0=S0+double(I(i,j))。 %小于閥域值圖像點(diǎn)個(gè)數(shù)累加 end end end T0=S0/n0。 %求大于閥域值均值 if abs(T((T0+T1)/2)) %迭代至前后兩次閥域值相差幾乎為 0 時(shí)停止 break。 %在閾值 T 下，迭代閾值的計(jì)算過程 end end count %顯示運(yùn)行次數(shù) T %顯示最佳閾值 算出 T bw3=im2bw(I,T/255)。 fxy = imhist(I, 256)。 plot(fxy)。 b=double(I)。 % T 賦初值，為最大值和最小值的平均值 count=double(0)。 S0=。 %為計(jì)算灰度大于閾值的元素的灰度總值、個(gè)數(shù)賦值 S1=。 %為計(jì)算灰度小于閾值的元素的灰度總值、個(gè)數(shù)賦值 for i=1:x for j=1:y if double(I(i,j))=T S1=S1+double(I(i,j))。 %大于閾 域值圖像點(diǎn)個(gè)數(shù)累加 else S0=S0+double(I(i,j))。 %小于閥域值圖像點(diǎn)個(gè)數(shù)累加 end end end T0=S0/n0。 %求大于閥域值均值 if abs(T((T0+T1)/2)) %迭代至 前后兩次閥域值相差幾乎為 0 時(shí)停止 break。 %在閾值 T 下，迭代閾值的計(jì)算過程 end end count %顯示運(yùn)行次數(shù) T %顯示最佳閾值 算出 T bw4=im2bw(I,T/255)。 %合并子圖像 bw6=horzcat(bw3,bw4)。 figure,imshow(bw),title(39。) 內(nèi)部資料 請(qǐng)勿外傳 9JWKf wvGt YM*Jgamp。 QA9wkxFyeQ^! djsXuyUP2kNXpRWXm Aamp。849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE% amp。gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。MuWFA5ux^Gj qv^$UE9wEwZQcUE% amp。gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5ux^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE% amp。gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 6a*CZ7H$dq8Kqqf HVZFedswSyXTyamp。 UE9aQGn8xp$Ramp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。849Gx^ Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZQcUE% amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZQcUE% amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 6a*CZ7H$dq8Kqqf HVZFedswSyXTyamp。 UE9aQGn8xp$Ramp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 ksv*3t nGK8! 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