blood = imread('blood1.BMP');
[x,y]=size(blood); % 求出图象大小
b=double(blood);
N =sqrt(100) * randn(x,y); % 生成方差为10的白噪声
I=b+N; % 噪声干扰图象
for i=1:x % 实际图象的灰度为0～255
for j=1:y
if (I(i,j)>255)
I(i,j)=255;
end
if (I(i,j)<0)
I(i,j)=0;
end
end
end
z0=max(max(I)); % 求出图象中最大的灰度
z1=min(min(I)); % 最小的灰度
T=(z0+z1)/2;
TT=0;
S0=0; n0=0;
S1=0; n1=0;
allow=0.5; % 新旧阈值的允许接近程度
d=abs(T-TT);
count=0; % 记录几次循环
while(d>=allow) % 迭代最佳阈值分割算法
count=count+1;
for i=1:x
for j=1:y
if (I(i,j)>=T)
S0=S0+I(i,j);
n0=n0+1;
end
if (I(i,j)<T)
S1=S1+I(i,j);
n1=n1+1;
end
end
end
T0=S0/n0;
T1=S1/n1;
TT=(T0+T1)/2;
d=abs(T-TT);
T=TT;
end
Seg=zeros(x,y);
for i=1:x
for j=1:y
if(I(i,j)>=T)
Seg(i,j)=1; % 阈值分割的图象
end
end
end
SI=double(1-Seg); % 阈值分割后的图象求反，便于用腐蚀算法求边缘
se1=strel('square',3); % 定义腐蚀算法的结构
SI1=double(imerode(SI,se1)); % 腐蚀算法
BW=SI-SI1; % 边缘检测
%=====传统的边缘检测方法======%
I=uint8(I);
BW1=edge(I,'sobel', 0.11);
BW2=edge(I,'log', 0.015);
%===========图象显示==========%
figure(1);
imshow(I);title('Original') % 显示阈值分割的图象
figure(2);
imshow(BW2);title('Soble') % 显示新算法的边缘图象
figure(3)
imshow(BW1);title('Gauss-Laplace')
figure(4)
imshow(BW);title('New algorithm')
