【图像分割】基于matlab贝叶斯算法阙值图像分割【含Matlab源码 1475期】
【摘要】
一、获取代码方式
获取代码方式1: 通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。
获取代码方式2: 完整代码已上传我的资源:【图像分割】基于matlab贝叶斯算法阙值图像分割【含...
一、获取代码方式
获取代码方式1:
通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。
获取代码方式2:
完整代码已上传我的资源:【图像分割】基于matlab贝叶斯算法阙值图像分割【含Matlab源码 1475期】
备注:
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二、图像分割简介
理论知识参考:【基础教程】基于matlab图像处理图像分割【含Matlab源码 191期】
三、部分源代码
%基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割
clear
clc;
Init = imread('SLR.bmp');
Im=rgb2gray(Init);
subplot(131),imhist(Im),title('直方图')
subplot(132),imshow(Im)
title('原始图像')
[x,y]=size(Im); % 求出图象大小
b=double(Im);
zd=double(max(Im)) % 求出图象中最大的灰度
zx=double(min(Im)) % 最小的灰度
T=double((zd+zx))/2; % T赋初值,为最大值和最小值的平均值
count=double(0); % 记录几次循环
while 1 % 迭代最佳阈值分割算法
count=count+1;
S0=0.0; n0=0.0; %为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值、个数赋值
S1=0.0; n1=0.0; %为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值、个数赋值
for i=1:x
for j=1:y
if double(Im(i,j))>=T
S1=S1+double(Im(i,j)); %大于阈域值图像点灰度值累加
else
S0=S0+double(Im(i,j)); %小于阈域值图像点灰度值累加
n0=n0+1; %小于阀域值图像点个数累加
end
end
end
T0=S0/n0; %求小于阀域值均值
T1=S1/n1; %求大于阀域值均值
if abs(T-((T0+T1)/2))<0.1 %迭代至 前后两次阀域值相差几乎为0时 停止迭代。
break;
else
end
end
count %显示运行次数
T
i1=im2bw(Im,T/255); % 图像在最佳阈值下二值化
subplot(133),imshow(i1)
title('实验结果')
- 1
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- 5
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四、运行结果
五、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社,2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社,2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社,2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社,2015.
[5]赵勇,方宗德,庞辉,王侃伟.基于量子粒子群优化算法的最小交叉熵多阈值图像分割[J].计算机应用研究. 2008,(04)
文章来源: qq912100926.blog.csdn.net,作者:海神之光,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
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