Matlab中二值化图像处理的方法有多种,常用的方法有以下几种:
全局阈值法:选择一个合适的灰度值作为阈值,将图像中大于阈值的像素灰度值设为255(白色),小于阈值的像素灰度值设为0(黑色)。 示例代码:
threshold = 100;
binaryImage = imbinarize(grayImage, threshold/255);
自适应阈值法:将图像分成许多小的区域,在每个区域内计算一个局部阈值,然后将图像中大于局部阈值的像素灰度值设为255,小于局部阈值的像素灰度值设为0。 示例代码:
blockSize = 25;
binaryImage = imbinarize(grayImage, 'adaptive', 'ForegroundPolarity', 'dark', 'Sensitivity', 0.5, 'BlockSize', blockSize);
Otsu阈值法:通过最大类间方差分割图像,选择一个使得类间方差最大的灰度值作为阈值。 示例代码:
level = graythresh(grayImage);
binaryImage = imbinarize(grayImage, level);
迭代阈值法:从初始阈值开始,根据前景和背景的平均灰度值动态调整阈值,直到阈值不再变化或者达到最大迭代次数为止。 示例代码:
maxIterations = 10;
binaryImage = imbinarize(grayImage, 'adaptive', 'ForegroundPolarity', 'dark', 'Sensitivity', 0.5, 'MaxIterations', maxIterations);
这些方法可以根据不同的需求选择合适的方法进行二值化图像处理。