基于贝叶斯的图像分割

基于贝叶斯的图像阈值分割，matlab测试通过

%基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割 
clear 
clc; 
Init = imread（‘SLR.bmp‘）; 
Im=rgb2gray（Init）;
subplot（131）imhist（Im）title（‘直方图‘） 
subplot（132）imshow（Im） 
title（‘原始图像‘） 
[xy]=size（Im）;                    % 求出图象大小 
b=double（Im）;                   
zd=double（max（Im））                  % 求出图象中最大的灰度 
zx=double（min（Im））                % 最小的灰度  
T=double（（zd+zx））/2;                     % T赋初值，为最大值和最小值的平均值 

count=double（0）;                         % 记录几次循环 
while 1                   % 迭代最佳阈值分割算法 
    count=count+1; 
    S0=0.0; n0=0.0;                   %为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值、个数赋值 
    S1=0.0; n1=0.0;                   %为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值、个数赋值 
    for i=1:x
        for j=1:y
            if double（Im（ij））>=T
                S1=S1+double（Im（ij））;  %大于阈域值图像点灰度值累加
                n1=n1+1;    

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      18654  2009-03-19 21:50  阈值分割迭代法\SLR.BMP

     文件       1594  2009-03-19 22:10  阈值分割迭代法\iterative.m

     文件      58856  2009-03-19 22:03  阈值分割迭代法\result.bmp.fig

     文件      51930  2009-03-19 22:08  阈值分割迭代法\lena.BMP

     目录          0  2009-03-19 21:54  阈值分割迭代法

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