MATLAB图像分割实验代码

close all; clear; I = imread('fenge.jpg'); J = imread('laser.jpg'); K = imread('rice.bmp'); leve1=graythresh(I); %调用系统函数计算阈值 leve2=graythresh(J); leve3=graythresh(K); BW1=im2bw(I,leve1); %阈值分割 BW2=im2bw(J,leve2); BW3=im2bw(K,leve3); leve1=round(leve1*255); %四舍五入计算调用系统函数的阈值 leve2=round(leve2*255); leve3=round(leve3*255); figure subplot(4,3,1),imshow(BW1),title('I调用库函数运行结果'); subplot(4,3,2),imshow(BW2),title('J调用库函数运行结果'); subplot(4,3,3),imshow(BW3),title('K调用库函数运行结果'); disp('I阈值：'),disp(leve1); disp('J阈值：'),disp(leve2); disp('K阈值：'),disp(leve3); Ni1=imhist(I); %计算直方图数组 Ni2=imhist(J); Ni3=imhist(K); N1=sum(Ni1); %总像素点个数 N2=sum(Ni2); N3=sum(Ni3); delamax=0; %类间方差最大值 T=0; %阈值 for k=2:255 u=dot([0:255],Ni1/N1); %图像的总平均灰度级 w0=sum(Ni1(1:k)/N1); %C0类像素所占面积的比例 w1=1-w0; %C1类像素所占面积的比例 if w0==0|w0==1 %当w0为1或0时提前结束本次循环 continue end u0=dot([0:k-1],Ni1(1:k)/N1)/w0; %C0类像素的平均灰度 u1=dot([k:255],Ni1(k+1:256)/N1)/w1; %C1类像素的平均灰度 dela(k)=w0*(u-u0)^2+w1*(u-u1)^2; %类间方差公式 %求出类间方差的最大值，最大时的那个值对应的k值存入delamax if dela(k)>delamax delamax=dela(k); T=k-1; end end BW4=im2bw(I,T/255); %阈值分割 subplot(4,3,4),imshow(BW4),title('自编程序运行结果:I') %显示图片 disp('自编程序I阈值：') %显示提示信息 disp(T) %显示结果 delamax=0; T2=0; for k=2:255 u=dot([0:255],Ni2/N2); %图像的总平均灰度级 w0=sum(Ni2(1:k)/N2); %C0类像素所占面积的比例 w1=1-w0; %C1类像素所占面积的比例 if w0==0|w0==1 %当w0为1或0时提前结束本次循环 continue end u0=dot([0:k-1],Ni2(1:k)/N2)/w0; %C0类像素的平均灰度 u1=dot([k:255],Ni2(k+1:256)/N2)/w1; %C1类像素的平均灰度 dela(k)=w0*(u-u0)^2+w1*(u-u1)^2; %类间方差公式 %求出类间方差的最大值，最大时的那个值对应的k值存入delamax if dela(k)>delamax delamax=dela(k); T2=k-1; end end BW5=im2bw(J,T2/255); %阈值分割 subplot(4,3,5),imshow(BW5),title('自编程序运行结果:J') %显示图片 disp('自编程序J阈值：') %显示提示信息 disp(T2) %显示结果 delamax=0; T3=0; for k=2:255 u=dot([0:255],Ni3/N3); %图像的总平均灰度级 w0=sum(Ni3(1:k)/N3); %C0类像素所占面积的比例 w1=1-w0; %C1类像素所占面积的比例 if w0==0|w0==1 %当w0为1或0时提前结束本次循环 continue end u0=dot([0:k-1],Ni3(1:k)/N3)/w0; %C0类像素的平均灰度 u1=dot([k:255],Ni3(k+1:256)/N3)/w1; %C1类像素的平均灰度 dela(k)=w0*(u-u0)^2+w1*(u-u1)^2; %类间方差公式 %求出类间方差的最大值，最大时的那个值对应的k值存入delamax if dela(k)>delamax delamax=dela(k); T3=k-1; end end BW6=im2bw(K,T3/255); %阈值分割 subplot(4,3,6),imshow(BW6),title('自编程序运行结果:K') %显示图片 disp('自编程序K阈值：') %显示提示信息 disp(T3) %显示结果 %利用原图的灰度直方图人工定义阈值，实现全阈值分割，显示分割后的图像。 myF = I; %卷积操作，先补零 myF(:, size(I, 2) + 1) = 0; myF(size(I, 1) + 1, :) = 0; %进行卷积检测边缘 P = ones(size(I, 1) + 1, size(I, 2) + 1); for i = 1:size(I, 1) for j = 1:size(I, 2) P(i, j) = P(i, j) + abs(myF(i + 1, j + 1) -myF(i, j)) + abs(myF(i +1, j) - myF(i, j + 1)); end end P = P(1:size(I, 1), 1:size(I, 2)); %二值化操作 %先统计0到255灰度级对应的像素个数   L = zeros(1, 256); for i = 1:size(P, 1) for j = 1:size(P, 2) for k = 0:255 if P(i, j) == k L(k+1) = L(k+1) + 1; end end end end subplot(4,3,10), bar(0:255, L),axis([0,255,0,1650]);%设置坐标轴x和y的范围——x从0到255，y从0到1650 %%取谷底的灰度级39为二值化阈值 for i = 1:size(P, 1) for j = 1:size(P, 2) if P(i, j) <= 39 P(i, j) = 0; else P(i, j) = 1; end end end subplot(4,3,7), imshow(P, []), title('二值化图像I');%输出二值化图像 my2 = J; %卷积操作，先补零 my2(:, size(J, 2) + 1) = 0; my2(size(J, 1) + 1, :) = 0; %进行卷积检测边缘 Q = ones(size(J, 1) + 1, size(J, 2) + 1); for i = 1:size(J, 1) for j = 1:size(J, 2) Q(i, j) = Q(i, j) + abs(my2(i + 1, j + 1) -my2(i, j)) + abs(my2(i +1, j) - my2(i, j + 1)); end end Q = Q(1:size(J, 1), 1:size(J, 2)); %二值化操作 %先统计0到255灰度级对应的像素个数   L = zeros(1, 256); for i = 1:size(Q, 1) for j = 1:size(Q, 2) for k = 0:255 if Q(i, j) == k L(k+1) = L(k+1) + 1; end end end end subplot(4,3,11), bar(0:255, L),axis([0,255,0,1650]);%设置坐标轴x和y的范围——x从0到255，y从0到1650 %%取谷底的灰度级17为二值化阈值 for i = 1:size(Q, 1) for j = 1:size(Q, 2) if Q(i, j) <= 17 Q(i, j) = 0; else Q(i, j) = 1; end end end subplot(4,3,8), imshow(Q, []), title('二值化图像J');%输出二值化图像 my2 = K; %卷积操作，先补零 my2(:, size(K, 2) + 1) = 0; my2(size(K, 1) + 1, :) = 0; %进行卷积检测边缘 Q = ones(size(K, 1) + 1, size(K, 2) + 1); for i = 1:size(K, 1) for j = 1:size(K, 2) Q(i, j) = Q(i, j) + abs(my2(i + 1, j + 1) -my2(i, j)) + abs(my2(i +1, j) - my2(i, j + 1)); end end Q = Q(1:size(K, 1), 1:size(K, 2)); %二值化操作 %先统计0到255灰度级对应的像素个数   L = zeros(1, 256); for i = 1:size(Q, 1) for j = 1:size(Q, 2) for k = 0:255 if Q(i, j) == k L(k+1) = L(k+1) + 1; end end end end subplot(4,3,12), bar(0:255, L),axis([0,255,0,1650]);%设置坐标轴x和y的范围——x从0到255，y从0到1650 %%取谷底的灰度级35为二值化阈值 for i = 1:size(Q, 1) for j = 1:size(Q, 2) if Q(i, j) <= 35 Q(i, j) = 0; else Q(i, j) = 1; end end end subplot(4,3,9), imshow(Q, []), title('二值化图像K');%输出二值化图像