部分图像分割的方法(matlab)重点

1、大津法：function y1=OTSU(image,th_set)image=imread('color1.bmp');gray=rgb2gray(image);%原图像的灰度图low_high=stretchlim(gray);%增强图像，似乎也不是一定需要gray=imadjust(gray,low_high,);% subplot(224);imshow(gray);title('after adjust');count=imhist(gray);r,t=size(gray);n=r*t;l=256;count=count/n;%各级灰度出现的概率for

2、 i=2:l        if count(i)=0            st=i-1;            break        endend%以上循环语句实现寻找出现概率不为0的最小灰度

3、值for i=l:-1:1        if count(i)=0;            nd=i-1;            break        endend%实现找出出现概率不为0的最大

4、灰度值f=count(st+1:nd+1);p=st;q=nd-st;%p和分别是灰度的起始和结束值u=0;for i=1:q;        u=u+f(i)*(p+i-1);        ua(i)=u;end%计算图像的平均灰度值for i=1:q;        w(i)=sum(f(1:i);end%计算出选择不同k的时候，A区域的概率d=(u*

5、w-ua).2./(w.*(1-w);%求出不同k值时类间方差y,tp=max(d);%求出最大方差对应的灰度级th=tp+p;if th<th_set        th=tp+p;else        th=th_set;           %根据具体情况适当修正门限endy1=zeros(r,t);for i=1

6、:r        for j=1:t            x1(i,j)=double(gray(i,j);        endendfor i=1:r        for j=1:t    

7、        if (x1(i,j)>th)                y1(i,j)=x1(i,j);            else       

8、0;        y1(i,j)=0;            end        endend%上面一段代码实现分割% figure,imshow(y1);% title('灰度门限分割的图像');程序二：clc; clear; cd 'D:My Do

9、cumentsMATLAB' time = now; I = imread('qr4.bmp'); figure(1),imshow(I),title('p1_1.bmp');    % show the picture   I2 = rgb2gray(I);        figure(2),im

10、show(I2),title('I2.bmp'); %ÖÐÖµÂ˲¨ J = medfilt2(I2); figure(3),imshow(J);   imwrite(J,'J.bmp'); M N = size(J); J1 = J(1:M/2,1:fix(N/2); J2 = J(1:M/2,fix(

11、N/2)+1:N); J3 = J(M/2+1:M, 1:fix(N/2); J4 = J(M/2+1:M, fix(N/2)+1:N); % figure(4), img = J1; T1 = test_gray2bw( img ); % figure(5), img = J2; T2 = test_gray2bw( img&

12、#160;); % figure(6), img = J3; T3  = test_gray2bw( img ); % figure(7), img = J4; T4 = test_gray2bw( img ); T = T1,T2;T3,T4; figure,imshow(T) % T1 = edge(T,

13、'sobel'); % figure,imshow(T1); % BW = edge(T,'sobel'); % figure,imshow(BW);function bw_img = test_gray2bw( img ) %大津法  row_img col_img  = size( img )   all_pix

14、 = row_img * col_img    % get probability of each pixel(ÏñËØ). count_pix = zeros(1,256)  % pro_pix =    for i = 1 : 1 : row_i

15、mg     for j = 1 : 1 : col_imgcount_pix(1,img(i,j)+1) = count_pix(1,img(i,j)+1) + 1  %ͳ¼Æ´ÎÊý     end end pro_pix = count_pi

16、x / all_pix      % choose k value; max_kesi = -1   T = 0   for k = 1 : 1 :     while( i <= k )   

17、      wa = wa + pro_pix(1,i+1) %Ç°k¸öi£¬Ã¿¸öÏñËصĻҶȸÅÂÊ£¬¸ÅÂʺ͠  &

18、#160;     ua = ua + i * pro_pix(1,i+1)          i = i + 1       end          if (

19、0;wa = 0.0 )         continue;     else         ua = ua / wa       end       

20、60; ub = 0       wb = 0       i = k + 1       while( i <= 255 )         wb =&

21、#160;wb + pro_pix( 1 , i + 1 )          ub = ub + i * pro_pix( 1 , i + 1 )           i =&#

22、160;i + 1       end          if ( wb = 0.0 )          continue;     else     

23、60;   ub = ub / wb       end          u = wa * ua + wb * ub   %     kesi = wa * 

24、( ua - u ) * ( ua - u ) + wb * ( ub - u ) * ( ub -u )  %     %ÉÏÏÂÕâÁ½¸ö¹«Ê½

25、2;ǵȼ۵Ġ    kesi = wa * wb * (ua - ub)2;     if( kesi > max_kesi )         max_kesi = kesi 

26、;         T = k       end end % get bw img  bw_img = img  for i = 1 : 1 : row_img     for 

27、j = 1 : 1 : col_img         if ( img(i,j) <= T )             bw_img(i,j) = 0 else      

28、       bw_img( i,j ) = 255           end     end end imwrite(bw_img,'bw_img.bmp') figure(),imshow('bw_img.bmp')%,title('bw_ing'

29、;)区域生长法：close all;clear all;clc;A=dicomread('im.dcm');%读入图像（医学CT图像）% seed=200,220;%选择起始位置thresh=6.3;%相似性选择阈值%A=rgb2gray(A0);%A=A0;%灰度化%A=imadjust(A,min(min(double(A)/255,max(max(double(A)/255,);figure,imshow(A,);A=double(A); %将图像灰度化y,x=getpts; %获得区域生长起始点x1=round(x); %横坐标取整y1=round(y); %纵坐标取整

30、seed=A(x1,y1);B=A;%将A赋予Br,c=size(B); %图像尺寸 r为行数，c为列数n=r*c;%计算图像所包含点的个数pixel_seed=seed;%原图起始点灰度值q=x1 y1;%q用来装载起始位置top=1;%循环判断flagM=zeros(r,c);%建立一个与原图形同等大小的矩阵M(x1,y1)=1;%将起始点赋为1，其余为0count=1;%计数器while top=0 %也可以写成top!=0 循环结束条件r1=q(1,1);%起始点行位置c1=q(1,2);%起始点列位置p=A(r1,c1);%起始点灰度值dge=0;for i=-1:1%周围点的循环判

31、断for j=-1:1if r1+i<=r&r1+i>0&c1+j<=c&c1+j>0%保证在点周围范围之内if abs(A(r1+i,c1+j)-p)<=thresh&M(r1+i,c1+j)=1%判定条件？top=top+1;%满足判定条件top加1，top为多少，则q的行数有多少行 q(top,:)=r1+i c1+j;%将满足判定条件的周围点的位置赋予q，q记载了满足判定的每一外点M(r1+i,c1+j)=1;%满足判定条件将M中相对应的点赋为1count=count+1;%统计满足判定条件的点个数，其实与top此时的值一样

32、B(r1+i,c1+j)=1;%满足判定条件将B中相对应的点赋为1endif M(r1+i,c1+j)=0;%如果M中相对应点的值为0将dge赋为1，也是说这几个点不满足条件dge=1;%将dge赋为1endelsedge=1;%点在图像外将dge赋为1endendend%此时对周围几点判断完毕，在点在图像外或不满足判定条件则将dge赋为1，满足条件dge为0if dge=1%最后判断的周围点（i=1,j=1）是否满足条件，如dge=0，满足。dge=1，不满足。B(r1,c1)=A(x1,y1);%将原图像起始位置灰度值赋予Bendif count>=n%如果满足判定条件的点个数大于等

33、于ntop=1;endq=q(2:top,:);top=top-1;end%subplot(1,2,1),figure,imshow(M,'displayrange',);figure,%subplot(1,2,2),imshow(B,);%最后是做的一个例子迭代法：clear all;I=imread('rice.png');ZMAX=max(max(I);           %取出最大灰度值ZMIN=min(min(I);      &#

34、160;    %取出最小灰度值TK=(ZMAX+ZMIN)/2;bcal=1;ISIZE=size(I);              %读出图像大小while(bcal)    iForeground=0;          %定义前景和背景数    iBackground=0;    ForegroundSum=0;   &

35、#160;    %定义前景和背景灰度总和    BackgroundSum=0;    for i=1:ISIZE(1)                %循环部分求解读下%        for j=1:ISIZE(2)             tmp=I(i,j);            if(tmp>=TK)                iForeground=iForeground+1;