Matlab二值化的详细阐述

一、Matlab二值化函数

Matlab二值化函数是一种对图形进行处理的函数。二值化是将图像像素的灰度级别量化为两个级别的过程，例如黑色和白色。该函数使用两种二值化方法。第一种方法是全局阈值法，即将像素分成黑色和白色，根据整个图像的灰度值的平均值进行分类。第二种方法是局部阈值法，根据每个像素周围的像素值来确定其应该是黑色或白色。以下是Matlab二值化函数的使用方式：

  BW = im2bw(I, level);
  BW = im2bw(I, h);
  BW = im2bw(I, 'adaptive',h);

其中，I是一个灰度图像，level是全局阈值，h是局部阈值。

二、Matlab二值化im

Matlab二值化im是将图像转换成二值图像的函数。例如，将灰度图像的每个像素值与一个阈值进行比较，如果像素值小于阈值，则该像素被设置为0，否则被设置为1。以下是Matlab二值化im的使用方式：

  BW = imbinarize(I);
  BW = imbinarize(I, level);
  BW = imbinarize(I, 'adaptive');

其中，I是一个灰度图像，level是全局阈值。

三、Matlab二值化处理代码

下面是一个示例代码，展示了如何使用 Matla 进行二值化处理：

  % 读取图像
  I = imread('test.jpg');

  % 转为灰度图像
  grayI = rgb2gray(I);

  % 显示原图像
  subplot(2,2,1);imshow(I),title('原图像');

  % 显示灰度图像
  subplot(2,2,2);imshow(grayI);title('灰度图像');

  % 全局阈值法
  BW1 = im2bw(grayI, graythresh(grayI));
  subplot(2,2,3);imshow(BW1);title('全局阈值法');

  % 局部阈值法
  BW2 = imbinarize(grayI,'adaptive','ForegroundPolarity','dark','Sensitivity',0.1);
  subplot(2,2,4);imshow(BW2);title('局部阈值法');

四、Matlab二值化三种方法

Matlab二值化有三个主要方法：

1、全局阈值法

全局阈值法是将灰度图像的所有像素值分成两部分，一部分为黑色，一部分为白色。这种方法适用于图像的背景和前景强度差异明显的情况。以下是全局阈值法的使用方式：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);
  BW = im2bw(grayI, level);
  imshow(BW);

2、局部阈值法

局部阈值法将每个像素周围的像素值与一个阈值进行比较，以确定它应该是黑色还是白色。这种方法适用于图像中的不同区域具有不同的灰度强度。以下是局部阈值法的使用方式：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  BW = imbinarize(grayI,'adaptive','ForegroundPolarity','dark','Sensitivity',0.1);
  imshow(BW);

3、灰度平均值法

灰度平均值法使用图像中所有像素的平均灰度值作为阈值。如果一个像素的灰度值小于平均值，则该像素被设置为黑色，否则被设置为白色。该方法适用于图像的前景和背景强度差异不明显的情况。以下是灰度平均值法的使用方式：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  avg = mean(grayI(:));
  BW = im2bw(grayI, avg/255);
  imshow(BW);

五、Matlab二值化算法

Matlab二值化算法是指如何确定二值化的阈值。

1、全局阈值法算法

全局阈值法算法使用的是相对简单的方法。首先，计算图像的灰度直方图，然后找到直方图中第一个峰的位置作为阈值。这种方法假设图像的背景和前景的灰度值有一个明显的峰值分离点。以下是全局阈值法算法的使用方式：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);
  BW = im2bw(grayI, level);
  imshow(BW);

2、大津法算法

大津法算法是在全局阈值法算法的基础上进一步优化。该方法通过迭代计算，确定最佳阈值。以下是大津法算法的使用方式：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);
  BW = imbinarize(grayI, 'adaptive');
  imshow(BW);

六、Matlab二值化处理

Matlab二值化处理是将灰度图像转换为二值图像的过程。以下是使用Matlab进行二值化处理的示例代码：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);
  BW = im2bw(grayI, level);
  imshow(BW);

在该代码中，首先读取图像，然后将图像转换为灰度图像。接着，使用全局阈值法计算阈值并将图像二值化，最后展示二值图像。

七、Matlab二值化阈值

Matlab二值化阈值是将一个灰度图像转换为二值图像的一个重要参数。以下代码演示了如何生成阈值：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);

在该代码中，首先读取图像，然后将图像转换为灰度图像。接着，使用Matlab自带函数graythresh计算全局阈值。

八、Matlab二值化阈值显示

Matlab二值化阈值显示是指将二值化处理过程中的阈值显示在图像上。以下代码演示了如何将阈值显示在图像上：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);
  BW = im2bw(grayI, level);
  imshowpair(grayI, BW, 'montage');

在该代码中，首先读取图像，然后将图像转换为灰度图像。接着，使用全局阈值法计算阈值并将图像二值化。最后，使用imshowpair函数将原图像和二值化图像并排显示。

九、Matlab二值化处理灰度平均值法

灰度平均值法是Matlab二值化的一种重要方法。以下是使用该方法进行二值化处理的示例代码：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  avg = mean(grayI(:));
  BW = im2bw(grayI, avg/255);
  imshow(BW);

在该代码中，首先读取图像，然后将图像转换为灰度图像。接着，计算灰度图像的灰度平均值并使用其作为阈值，最终将图像二值化并进行展示。