自适应阈值分割matlab实现

以下是一个简单的自适应阈值分割matlab实现的示例代码：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义块大小和常数C
block_size = 15;
C = 5;

% 对图像进行自适应阈值分割
binary_img = adapthisteq(gray_img);
binary_img = imbinarize(binary_img, 'adaptive', 'Sensitivity', C, 'ForegroundPolarity', 'dark', 'BlockSize', block_size);

% 显示原始图像和分割图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(binary_img), title('Binary Image');

在上面的代码中，我们首先读取一个彩色图像并将其转换为灰度图像。然后，我们定义了块大小和常数C，并使用`adapthisteq`函数对图像进行直方图均衡化。最后，我们使用`imbinarize`函数进行自适应阈值分割，并将结果显示在subplot中。

请注意，`imbinarize`函数具有许多选项，例如Sensitivity（灵敏度）和ForegroundPolarity（前景极性），可以根据实际应用进行调整。