数字图像处理-ostu图像分割和迭代式阈值

（一）用各梯度算子对图像进行边缘检测；

实现代码:

clc;

I=imread('flower.jpg');%读入灰度图像

I1=im2double(I); %将彩图序列变成双精度

f=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰色图

[L,R]=size (f);%图像大小

GR=f;

GP=f;

GS=f;

for x=2:L-1

for y=2:R-1

GRx(x,y)=f(x,y)-f(x+1,y+1);

GRy(x,y)=f(x,y+1)-f(x+1,y);

GR(x,y)=sqrt((GRx(x,y)).^2+(GRy(x,y)).^2);%roberts图像边缘提取

GPx(x,y)=(f(x-1,y+1)+f(x,y+1)+f(x+1,y+1))/3-(f(x-1,y-1)+f(x,y-1)+f(x+ 1,y-1))/3;

GPy(x,y)=(f(x-1,y-1)+f(x-1,y)+f(x-1,y+1))/3-(f(x+1,y-1)+f(x+1,y)+f(x+ 1,y+1))/3;

GP(x,y)=sqrt((GPx(x,y)).^2+(GPy(x,y)).^2);%prewitt图像边缘提取

GSx(x,y)=(f(x-1,y+1)+2*f(x,y+1)+f(x+1,y+1))/3-(f(x-1,y-1)+2*f(x,y-1)+ f(x+1,y-1))/3;

GSy(x,y)=(f(x-1,y-1)+2*f(x-1,y)+f(x-1,y+1))/3-(f(x+1,y-1)+2*f(x+1,y)+ f(x+1,y+1))/3;

GS(x,y)=sqrt((GSx(x,y)).^2+(GSy(x,y)).^2);%sobel图像边缘提取

end

end

figure; %subplot(2,2,1);

imshow(f,[]);title('原图象');

figure;%subplot(2,2,2);

imshow(GR,[]);title('Roberts算子边缘提取');

figure;%subplot(2,2,3);

imshow(GP,[]);title('Prewitt算子边缘提取');

figure;%subplot(2,2,4);

imshow(GS,[]);title('Sobel算子边缘提取');

（二）利用直方图人工指定阈值对rice进行自动单阈值分割；源代码:

oldbuf=imread('rice.tif');

subplot(2,2,1);

imshow(oldbuf);

title('原图像');

[M,N]=size(oldbuf);

sk = imhist(oldbuf);

%直方图

up=max(sk);

%纵坐标最大值

subplot(2,2,2),imhist(oldbuf);axis([1 256 0 up]);

%原直方图

title('原图像直方图'),ylabel('频数'); xlabel('灰度值');

fori=1:125

sk(i)=0;

end

fori=126:M

sk(i)=1;

end

fori=1:M

for j=1:N

newbuf(i,j)=sk(oldbuf(i,j));

%映射

end;

end

subplot(2,2,3);

imshow(newbuf); title('单阈值分割'); %单阈值分割

I=im2double(oldbuf);

se=strel('disk',10);

%创建一个指定大小R平面disk形状的结构化元素。

ft=imtophat(I,se);

Th=graythresh(ft);

G=im2bw(ft,Th); subplot(2,2,4);

imshow(G);

title('局部阈值分割'); %局部阈值分割

（三）用迭代法和OSTU法对rice进行自动单阈值分割；源代码:clearall;closeall;clc;

I=imread('coins.png');

J=im2double(I);%索引图像转换为灰度图像

T=graythresh(I);%获得阈值

J=im2bw(I,T);%图像分割

figure;