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图像预处理归一化、边缘检测等的各个matlab小程序。希望对大家有用。

a1=imread('tutu.bmp');
blood=rgb2gray(a1);
[x,y]=size(blood);                % 求出图象大小
b=double(blood);                  
N =sqrt(100) * randn(x,y);        %  生成方差为10的白噪声
I=b+N;                            %  噪声干扰图象
for i=1:x                         % 实际图象的灰度为0～255
    for j=1:y
         if (I(i,j)>255)
             I(i,j)=255;
        end
   if (I(i,j)<0)
       I(i,j)=0;
       end
end
end
z0=max(max(I));                   % 求出图象中最大的灰度
z1=min(min(I));                   % 最小的灰度
T=(z0+z1)/2;
TT=0;
S0=0; n0=0;
S1=0; n1=0;
allow=0.5;                       % 新旧阈值的允许接近程度
d=abs(T-TT);
count=0;                         % 记录几次循环
while(d>=allow)                 % 迭代最佳阈值分割算法
     count=count+1;
for i=1:x
     for j=1:y
          if (I(i,j)>=T)
              S0=S0+I(i,j);
               n0=n0+1;
               end
               if (I(i,j)<T)
                   S1=S1+I(i,j);
                   n1=n1+1;
                   end
                end
            end
       T0=S0/n0;
       T1=S1/n1;
       TT=(T0+T1)/2;
       d=abs(T-TT);
       T=TT;
   end
   Seg=zeros(x,y);
for i=1:x
     for j=1:y
          if(I(i,j)>=T)
              Seg(i,j)=1;               % 阈值分割的图象
          end
      end 
  end 
  SI=1-Seg;                            % 阈值分割后的图象求反，便于用腐蚀算法求边缘
  se1=strel('square',3);               % 定义腐蚀算法的结构
  SI1=imerode(SI,se1);                 % 腐蚀算法
  BW=SI-SI1;                           % 边缘检测
  %===========图象显示==========%
  figure(1);
  imshow(blood);title('Original')                         % 显示阈值分割的图象
  figure(2)
  imshow(BW);title('New algorithm')