基于全局阈值的图像分割

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基于基本的全局阈值的图像分割

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阈值 T一般初始化为图像全局灰度平均值，从而将像素点分为两类，得到两类的平均灰度值m1、m2,更新T为0.5*(m1+m2),不断重复更新直至  |Tnew-T|<预设定值，得到要求的阈值T，后通过im2bw函数分割图像。

I=imread('F:\20191214162428.jpg');
figure,imshow(I);
I2=rgb2gray(I);
T=mean2(I2);
count=0;
d=T;
while d>0.5
    count=count+1;
    g=I2>T;
    Tnew=0.5*(mean2(I2(g))+mean2(I2(~g)));
    d=abs(Tnew-T);
    T=Tnew;
end
figure,imshow(I2);
figure,imhist(I2);
I3=im2bw(I2,T/255);
figure,imshow(I3);

count=4
T=139.9443

原图：

灰度图：

灰度直方图：从图中可以看出，有三个波峰，其实不适合用阈值处理的方式进行图像分割，只是拿来练手，如果追求更高水平的分割效果可采用其他方法。

分割结果图：