灰度值阈值设置matlab,基本全局阈值法（basic global thresholding）MATLAB实现

基本全局阈值分割步骤如下：

(1)设定参数

，并选择一个初始的估计阈值

。

(2)用阈值

分割图像。将图像分成两部分：

是由灰度值大于

的像素组成，

是由灰度值小于或等于

的像素组成。

(3)计算

和

中所有像素的平均灰度值

和

，以及新的阈值

。

(4)如果

,则推出

即为最优阈值；否则，将

赋值给

，并重复步骤(2)~(4)，直到获取最优阈值。

其具体实现MATLAB代码如下：

%image_bgt.m

function level =image_bgt(I)

%该函数使用basic global thresholding算法实现二值化

I = im2double(I); %对图像归一化

[M,N] = size(I);

T0 = 0.001; %设置门限

T1 = (max(max(I)) +min(min(I)))/2; %得到初始阈值T1

%定义G1、G2的下标，同时起统计个数的作用

columns1 = 1;

columns2 = 1;

%开始遍历

while 1

for i = 1:M

for j = 1:N

if I(i,j)>T1

G1(columns1) = I(i,j); %得到分组G1

columns1 = columns1 + 1;

else

G2(columns2) = I(i,j); %得到分组G2

columns2 = columns2 + 1;

end

%计算G1、G2均值

ave1 = mean(G1);

ave2 = mean(G2);

T2 = (ave1 + ave2)/2; %得到新阈值T2

if abs(T2 - T1)break;

end

T1 = T2;

columns1 = 1;

columns2 = 1;

end

level = T2;

end

%DIP_exp4_2.m

%该m文件调用image_bgt函数对图像进行basic global thresholding算法阈值分割

clc;clear;closeall;

I =imread('cameraman.tif');

level =image_bgt(I); %得到basic global thresholding算法阈值

J = im2bw(I,level); %实现图像二值化，即非黑即白

subplot(121),imshow(I);title('原图像');

subplot(122),imshow(J);title('basicglobal thresholding后图像');

运行DIP_exp4_2.m文件得结果如下：

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