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文档简介

图象分割法图像阈值分割的迭代方法；1.实验原理图像阈值分割是最常见和最简单的图像分割方法。特别适用于目标和背景灰度范围不同的图像。它不仅可以大大压缩数据量，还可以大大简化分析和处理步骤。因此，在许多情况下，在图像分析、特征提取和模式识别之前，这是一个必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是根据灰度等级划分像素集，并且每个获得的子集形成对应于真实场景的区域。每个区域内部都有一致的属性，而相邻区域的布局具有一致的属性。这种划分可以通过从灰度级中选择一个或多个阈值来实现。迭代方法基于近似的思想，其步骤如下：(1)计算图像的最大灰度值和最小灰度值，并将它们分别记录为Zmax和Zmin，使得初始阈值t0=(Zmax Zmin)/2；(2)根据阈值TK将图像分为前景和背景，分别获得前景和背景的平均灰度值ZO和zb；(3)找到新的阈值tk1=(zozb)/2；(4)如果TK=TK 1，结果是阈值；否则，转到2，迭代计算。迭代得到的阈值分割图像效果良好。迭代阈值可以区分图像的前景和背景的主要区域，但是在图像的细节点没有很好的区分度。实验对比表明，对于直方图双峰明显、谷底较深的图像，迭代方法可以快速获得满意的结果。然而，迭代方法选取的阈值不如类间最大方差方法对直方图双峰不明显，或者图像目标与背景的比值明显不同。二。实验内容对测试图像进行图像分割，找到分割测试图像的最佳阈值。分别显示原始图像、原始图像的直方图(标有阈值)和分割后的二值图像。图1测试图像3.实验程序%分割清除；I=imread(d : feng e . jpg)；图(1)子情节(121)；影展(一)；标题(原始图纸)；M，N=尺寸(I)；T=125%将原始图像直方图的两个峰值之间的谷底作为阈值ok=真；没事的时候f1=I=T；F2=1=1；T=newT。目标F=255*(信息技术)0*(信息技术=技术)；图(1)子情节(122)；imshow(F)标题(分割的二值图像)；图(2)计数，x=imhist(I，256)；计数=计数/M/N；阀杆(x，计数，)；坚持住。曲线图(T，T，0，0.03，r)；%直方图阈值边界str=num 2 str(T)；文本(T，0.01，阈值分割线)；文本(T，0.015，字符串)；标题(原始图像的直方图)；4.结果分析从图2中的原始图像的直方图可以看出，当选择初始阈值时，可以选择两个峰值之间的谷底作为阈值，并且可以在迭代计算之后获得最终阈值。如图3所示，在迭代阈值分割之后，图像的对象和背景明显分离。图2原始图像直方图图3均值滤波前后的图像V.摘要(1)在图像分割过程中，可以根据原始图像的直方图确定初始阈值，或者可以直接选择原始图像的平均值作为初始阈值。(2)不同的方法选择
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