圖像分割算法研究與實現(xiàn)專業(yè)名稱電子信息科學與技術 圖像分割算法研究與實現(xiàn)分割方案，并利用MATLAB軟件編寫程序，展示實驗現(xiàn)象，最后對RESEARCHANDIMPLEMENTATIONOFIMAGESEGMENTATIONALGORITHMSHubeiNormalUniversity,Huangshi435002,Ch圖像分割算法研究與實現(xiàn)）：[2].顯的雙峰值，如下圖:圖1雙峰法灰度直方圖通過數(shù)組g[255]讀入直方圖逐個查看能每個像素值在直方圖中能作為谷底的范圍找出能作為谷底范圍最大的像素值作為閾值根據(jù)取得的閾值對圖像進行二值化圖2雙峰法實現(xiàn)流程圖：，景，分別求出兩者的平均灰度值Z0和Zb；<3>如果T=T+1；則所得即為閾值；否則轉(zhuǎn)<2>迭代計算。邊緣(或邊沿)是指其周圍像素灰度有階躍變化或“屋頂”變化（3）屋頂狀邊緣：屋頂狀邊緣位于灰度值Canny邊緣檢測利用高斯函數(shù)的一階微分，在噪聲邊緣檢測算法有如下四個步驟:法可以將鄰域(或局部)強度值有顯著變化的點突顯出來。邊緣增強一般是各個邊緣檢測算子比較:的抑制能力,但不能完全排除檢測結果中出現(xiàn)的虛假邊緣。值導數(shù)。Canny算子較為簡單,而且考慮了梯度方向,效種情況;在圖像容不太復雜、灰度分布較集中的情的全局閾值，并不考慮圖像中點的位置和其鄰域性質(zhì).別求出兩者的平均灰度值Z0和Zb；不連續(xù)?？衫们笠浑A和二階導數(shù)方便的檢測到.圖7prewitt算子分割后的圖片圖8Canny算子分割后的圖片分割為四個小圖片，每一個圖片的直方圖如下:圖13局部閾值化后的圖像CannyPrewitt25.9625.040.0180.009子25.0424.880.003zd=double(max(max(Im)))zx=double(min(min(Im)))值值n1=n1+1;%大于n0=n0+1;%小于TBW1=edge(I,'canny'zd=double(max(max(I)))%記錄幾次循環(huán)while1%迭代最佳閾值分割算法值值S1=S1+double(I(i,j));%大于閾域值圖像點灰度值累加n1=n1+1;%大于S0=S0+double(I(i,j));%小于閾域值圖像點灰度值累加n0=n0+1;%小于T%顯%記錄幾次循環(huán)while1%迭代最佳閾值分割算法值值S1=S1+double(I(i,j));%大于閾域值圖像點灰度值累加n1=n1+1;%大于S0=S0+double(I(i,j));%小于閾域值圖像點灰度值累加n0=n0+1;%小于止T%顯%記錄幾次循環(huán)while1%迭代最佳閾值分割算法值值S1=S1+double(I(i,j));%大于閾域值圖像點灰度值累加n1=n1+1;%大于S0=S0+double(I(i,j));%小于閾域值圖像點灰度值累加n0=n0+1;%小于T%顯%記錄幾次循環(huán)while1%迭代最佳閾值分割算法值值S1=S1+double(I(i,j));%大于閾域值圖像點灰度值累加n1=n1+1;