MATLAB自适应阈值分割代码

目前有很多阈值分割的程序，但是大部分需要自己手动设置阈值，这样就导致分割精度不高，此程序可以自动求取最佳阈值，分割效果很好。

J=imread（‘2.jpg‘）;
I=rgb2gray（J）
subplot（131）imshow（I）;
title（‘原始图像‘）
%下面使用MATLAB函数计算阈值
level=graythresh（I）;
%用大津法计算全局图像I的阈值
BW=im2bw（Ilevel）;
 %阈值分割
subplot（132）imshow（BW）
title（‘graythresh 计算阈值‘）
disp（strcat（‘graythresh计算灰度阈值:‘num2str（uint8（level*255））））
 %下面的MATLAB程序实现简化计算值
iMax=max（max（I））;
iMin=min（min（I））;
 %计算最大和最小值
T=double（iMin:iMax）;
iSize=size（I）;
muxSize=iSize（1）*iSize（2）;
for i=1:length（T）
       %从最小灰度值到最大值分别计算方差
       TK=T（1i）;
       iForeground=0;
       iBackground=0;
       %定义前景和背景数
       ForegroundSum=0;
       BackgroundSum=0;
       %定义前景和背景灰度总和
       for j=1:iSize（1）
            for k=1:iSize（2）
                tmpData=I（jk）;
                if（tmpData>=TK）
                 %前景像素点的计算
                 iForeground=iForeground+1;
                 ForegroundSum=ForegroundSum+double（tmpData）;
                else
                     %背景像素点的计算
                     iBackground=iBackground+1;
                     BackgroundSum=BackgroundSum+double（tmpData）;
                 end
              end
            end
            %计算前景和背景的比例和平均灰度值
            %这里存在一个0分母的情况导致告警解决方法很简单但不影响结果请读者改进
            w0=iForeground/muxSize;
            w1=iBackground/muxSize;
            u0=ForegroundSum/iForeground;
            u1=BackgroundSum/iBackground;
            T（2i）=w0*w1*（u0-u1）*（u0-u1）;
            %第二行为计算的方差
     end
oMax=max（T（2:））;
%第二行方差的最大值略NaN
idx=find（T（2:）>=oMax）;
%方差最大值所对应列号
T=uint8（T（1idx））;
%从第一行取出灰度值作为阈值
disp（strcat（‘简化大津法计算灰度阈值:‘num2str（T）））
BW=im2bw（Idouble（T）/255）;
%阈值分割
subplot（133）imshow（BW）
title（‘简化大津法计算阈值‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1872  2008-11-13 18:14  goodotsu.m

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