MATLAB图像自适应阈值分割

基于MATLAB的图像自适应阈值分割代码

clear all;
g=imread（‘Test_Img_1.jpg‘）;
 %g=rgb2gray（I）;
thresh（g99130150）;
figure（2）     %绘制直方图
[cnts x] = imhist（g 256）;
[m n] = size（g）;
prob = cnts / m / n;
% sum（prob） == 1
subplot（121）;
plot（x prob）;  title（‘直方图‘）;
y = medfilt1（prob6）;
subplot（122）;
plot（xy）;title（‘中值滤波‘）;

b=0;
KK=[ ];
T=0;
temp=100;
for k=2:250
    Kt=0;
    u0=0;
    ub=0;
    sigma0=0;
    sigmab=0;
    ind1=find（g    ind2=find（g>=k）;
% prob0 =zeros（k1）;
     for i=1:k
        prob0（i）=size（find（g==i））/size（ind1）;
     end
     for i=1:k
          u0=u0+i*prob0（i）;
     end
     for i=1:k
          sigma0=sigma0+prob0（i）*（i-u0）^2;
     end
 
% u0=sum（g（ind1）*prob（g（ind1）））;
      for i=k+1:256
          probb（i）=size（find（g==i））/size（ind2）;
      end
     for i=k+1:256
           ub=ub+i*probb（i）;
     end
     for i=k+1:256
          sigmab=sigmab+probb（i）*（i-ub）^2;
     end

gx=1:1:256;
p0=sum（prob（1:k））;
pb=1-p0;

fog0=p0*（exp（-（（（gx-u0）/sigma0）.^2）/2））/sqrt（（2*pi））/sigma0;
fogb=pb*（exp（-（（（gx-ub）/sigmab）.^2）/2））/sqrt（（2*pi））/sigmab;
fog=fog0+fogb;
figure（3）
plot（gxfog）; title（‘f（g）变化曲线‘）;

pg=p0*fog0+pb*fogb;
pg=pg‘;
u=unique（g）;
u=double（u）;
usize=size（u）;
  for i=2:usize
        if prob（u（i））~=0
            Kt=Kt+prob（u（i））*log（prob（u（i））/pg（u（i）））;
        end
  end
      KK=[KK Kt];  
     if（Kt         temp=Kt;
         T=k;
     end
end
figure（4）
plot（KK）; title（‘Kt变化曲线‘）;     %绘制Kt变化曲线
axis（[0 256 0 4]）;
ind3=find（g>=T）;
g（ind3）=255;
ind4=find（gg（ind4）=0;
figure（5）
imshow（g）;title（‘最优阈值分割结果‘）;

disp（‘>>输出Kt最小值‘）;
T

 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1688  2016-11-29 09:22  segmentation.m
     文件         475  2016-11-29 08:50  thresh.m