1、算法步骤：

（1）预定义两阈值之差dt

（2）选定初始阈值T0（一般为图像的平均灰度）

（3）用T分割图像为G1、G2两组，G1由灰度值大于T的所有像素组成，G2由灰度值小于等于T的所有像素组成。

（4）对G1和G2的像素分别计算平均灰度值m1，m2。

（5）计算出新的阈值：T1=（m1+m2）/2

（6）重复步骤3到步骤5，直到连续迭代中的阈值之间的差小于预定义的阈值差dt为止。

2、代码如下：

close all;clear all;clc;  %关闭所有图形窗口，清除工作空间所有变量，清空命令行
I=imread('cameraman.tif');
I=im2double(I);
dt=0.01;        %预定义两阈值之差
T0=(min(min(I))+max(max(I)))/2; %初始阈值
G1=find(I>T0);  %分组G1
G2=find(I<=T0); %分组G2
m1=mean(I(G1)); %平均灰度值
m2=mean(I(G2));
T1=(m1+m2)/2;   %新阈值
while abs(T1-T0)>dtT0=T1;G1=find(I>T0);G2=find(I<=T0);T2=(mean(I(G1))+mean(I(G2)))/2;
end
J=im2bw(I,T1);  %把图像转换为二值图，进行阈值分割
set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);
set(0,'defaultFigureColor',[1 1 1]);
figure(1);
subplot(121),imshow(I);       
subplot(122),imshow(J);

3、运行效果如下：