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matlab二值化圖像處理的方法是什么

小億
208
2023-11-05 04:13:56
欄目: 編程語言

Matlab中二值化圖像處理的方法有多種，常用的方法有以下幾種：

  1. 全局閾值法：選擇一個合適的灰度值作為閾值，將圖像中大于閾值的像素灰度值設(shè)為255（白色），小于閾值的像素灰度值設(shè)為0（黑色）。 示例代碼：

    threshold = 100;
binaryImage = imbinarize(grayImage, threshold/255);

  2. 自適應(yīng)閾值法：將圖像分成許多小的區(qū)域，在每個區(qū)域內(nèi)計算一個局部閾值，然后將圖像中大于局部閾值的像素灰度值設(shè)為255，小于局部閾值的像素灰度值設(shè)為0。 示例代碼：

    blockSize = 25;
binaryImage = imbinarize(grayImage, 'adaptive', 'ForegroundPolarity', 'dark', 'Sensitivity', 0.5, 'BlockSize', blockSize);

  3. Otsu閾值法：通過最大類間方差分割圖像，選擇一個使得類間方差最大的灰度值作為閾值。 示例代碼：

    level = graythresh(grayImage);
binaryImage = imbinarize(grayImage, level);

  4. 迭代閾值法：從初始閾值開始，根據(jù)前景和背景的平均灰度值動態(tài)調(diào)整閾值，直到閾值不再變化或者達(dá)到最大迭代次數(shù)為止。 示例代碼：

    maxIterations = 10;
binaryImage = imbinarize(grayImage, 'adaptive', 'ForegroundPolarity', 'dark', 'Sensitivity', 0.5, 'MaxIterations', maxIterations);

這些方法可以根據(jù)不同的需求選擇合適的方法進(jìn)行二值化圖像處理。

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