图像分割算法

迭代法和二位otsu分割算法程序，matlab编写，可用

%%%%%%%%%%%图像分割迭代法%%%%%%%%%%%%
clear
clc;
tic; %计时器
% Im=imread（‘D:\tank2.tiff‘）;
Im=imread（‘D:\11.bmp‘）;
% Im=imread（‘D:\111.jpg‘）;
% Im=rgb2gray（Im）;
% subplot（131）imhist（Im）title（‘直方图‘）;
% subplot（121）imshow（Im）title（‘原始图像‘）;
[xy]=size（Im）;%求出图像大小
b=double（Im）;
zd=double（max（max（Im）））;%求出图像最大灰度值
zx=double（min（min（Im）））;%求出图像最小灰度值
T=double（（zd+zx））/2;%T赋初值
count=double（0）;%记录循环次数
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））;%大于阈值的图像点灰度值累加
                n1=n1+1;%大于阈值的图像个数累加
            else
                S0=S0+double（Im（ij））;%小于阈值的图像点灰度值累加
                n0=n0+1;%小于阈值的图像个数累加
            end
        end
    end
    T0=S0/n0;%求小于阈值的灰度值得均值
    T1=S1/n1;%求大于阈值的灰度值得均值
    if abs（T-（（T0+T1）/2））<0.1;%迭代至前后两次阈值相差几乎为0时停止迭代
        break;
    else
        T=（T0+T1）/2;%在阈值T下，迭代阈值的计算过程
    end
end
count;%显示迭代运行次数
T;%显示最佳阈值
toc;
i1=im2bw（ImT/255）;%图像在最佳阈值下二值化
figureimshow（i1）;
% title（‘实验结果‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1375  2014-05-14 17:51  fenge\diedai.m

     文件       1668  2014-05-14 17:53  fenge\otsu2.m

     目录          0  2014-07-15 16:57  fenge

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