在此提供兩種方法,一,最大閾值分割(大律法)：

I=imread('test.jpg');

subplot(1,3,1);imshow(I);title('原圖');

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,3,2);imhist(I1);title('直方圖');

level=graythresh(I);

g=im2bw(I,level);%最佳閾值level

subplot(1,3,3);imshow(g);title('閾值分割');

%在Command窗口輸出灰度閾值

disp(strcat('graythresh 計算灰度閾值：',num2str(uint8(level*255))))

第二種：迭代求閾值

I=imread('C:test.jpg');

Zmax=max(max(I));

Zmin=min(min(I));

TK=(Zmax+Zmin)/2;%初始閾值

flag=1;

[m,n]=size(I);

while(flag)

fg=0;

bg=0;

fgsum=0;

bgsum=0;

for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j);

if(tmp>=TK)

fg=fg+1;

fgsum=fgsum+double(tmp);

else

bg=bg+1;

bgsum=bgsum+double(tmp);

end

end

end

u1=fgsum/fg;

u2=bgsum/bg;

TKTmp=uint8((u1+u2)/2);

if(TKTmp==TK)

flag=0;

else

TK=TKTmp;

end

end

disp(strcat('迭代后的閾值：',num2str(TK)));

newI=im2bw(I,double(TK)/255);

subplot(1,2,1);imshow(I);title('原圖')

subplot(1,2,2);imshow(newI);tltle('閾值分割圖');

總結

以上是生活随笔為你收集整理的局部阈值分割法matlab,求matlab图像直方图阈值分割算法（包含预处理步骤）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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