数字图像处理八：图像分割

（1）阈值法分割：选择一副灰度图像，用迭代阈值实现分割，并对分割结果进行分析；

%%阈值分割
clc;clear;close all;
I=imread('实验图片素材\word.jpg');
I=rgb2gray(I);
subplot(121),imshow(I);
I=double(I);
T=(min(I(:))+max(I(:)))/2;%设定初始阈值
done=false;%定义开关变量，用于控制循环次数
%while ~done是循环条件，～是“非”的意思，此处done=0:说明是无限循环，
%循环体里面应该还有循环退出条件，否则就陷入死循环：
while ~doner1=find(I<=T);%(一列一列地排序）r2=find(I>T);Tnew=(mean(I(r1))+mean(I(r2)))/2;%新阈值为两个范围内像素平值和的一半done=abs(Tnew-T)<1;%设定两次阈值的比较，当满足小于1时，停止循环，1是自己指定的参数T=Tnew;%把Inv的值赋给I
end
I(r1)=0;%把小于初始阈值的变为黑
I(r2)=1;%把大于初始阈值的变为白
subplot(122),imshow(I);

（2）选作：用区域生长法分割图像：选择一副灰度图像，用区域生长法进行分割，并对分割结果进行分析。
区域生长主要考虑像素及其空间邻域像素之间的关系，开始时确定一个种子，按照某种相似性（可以是平均灰度值、纹理和颜色等信息）准则逐步生成一个区域，直到没有可以归并的点或其他小区域为止。
程序：先指定几个种子点，其次把图像中灰度值等于种子点处的像素点也作为种子点，然后以种子点为中心，各像素点与种子点的灰度值的差不超过某个阈值，则认为该像素点和种子点具有相似性。

%% 区域生长
clc;clear;close all;
f=imread('实验图片素材\lena.bmp');
subplot(121),imshow(f);
seedx=[256,128,480];%定义种子点的位置
seedy=[400,256,400];
hold on %是当前轴及图像保持而不被刷新，准备接受此后将绘制的图形，多图共存
plot (seedx, seedy,'gs','linewidth',1);%种子像素点在原图像上的位置表示，＇gs':绿色边框，“linewidth':线宽为1
title('原图像及种子位置');
f=double(f);
%标记图像
markerim=f==f(seedy(1),seedx(1));%判断条件
for i=2:length(seedx)markerim = markerim|(f==f(seedy(i),seedx(i)));%找出整个矩阵中与所取种子值相等的区域
end
thresh=[15,10,15];%与种子像素点的阈值差
%模板图像
maskim = zeros(size(f));
for i=1:length(seedx)g = abs(f-f(seedy(i),seedx(i)))<=thresh(i);%将所有点的灰度值与一个种子点的灰度值比较，小于阈值，就把此点标记为1maskim = maskim|g;%模板和g进行“或”操作
end
[g,nr]=bwlabel(imreconstruct(markerim, maskim),8);%实现区域增长，8邻域
g=mat2gray(g);%图像矩阵归一化
subplot(122),imshow(g);
title('三个种子点区域生长结果')

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