matlab中自适应阈值处理法二值化的原理是什么

自适应阈值处理法（Adaptive Thresholding）是一种常用的图像二值化方法，它的原理是根据图像局部像素的灰度值来自适应地确定二值化阈值，从而能够有效地处理光照不均匀、背景复杂等情况下的图像。

具体实现方法是将图像分成若干个大小相同的小区域，在每个小区域内计算出一个局部阈值，然后将该小区域内的所有像素按照该局部阈值进行二值化处理。这样做的好处是可以使得图像在不同区域内具有不同的二值化阈值，从而提高了二值化处理的准确性和稳定性。

其中，自适应阈值的计算方法有很多种，比如基于局部均值、局部中值等统计信息的方法，还有基于图像梯度、边缘信息等方法。在Matlab中，常用的自适应阈值处理函数有`adaptiveThreshold`、`imbinarize`等。

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matlab中自适应阈值处理法二值化的函数是什么

Matlab中自适应阈值处理法二值化的函数是`adaptiveThreshold`。该函数可以根据图像的局部特征自动确定二值化的阈值，从而处理不同亮度和对比度的图像。在使用该函数时，需要指定输入图像、输出图像、最大二值化值、自适应方法、阈值类型和块大小等参数。下面是一个示例代码：

img = imread('example.jpg');
gray = rgb2gray(img);
bw = adaptiveThreshold(gray,255,'gaussian','binary',31,0);
imshow(bw);

其中，`example.jpg`是输入图像，`gray`是转化为灰度图像的图像矩阵，`bw`是自适应阈值处理后的二值图像矩阵，`255`是最大二值化值，`gaussian`是自适应方法，`binary`是阈值类型，`31`是块大小，`0`表示二值化时使用的偏移量。

局部中值法matlab中自适应阈值处理法二值化的原理是什么

局部中值法是一种常用的图像二值化方法，其原理是将图像分割成若干个小区域，在每个小区域内计算像素灰度值的中值，然后将该中值设为该区域的阈值，对该区域内的像素进行二值化处理。这种方法可以自适应地处理具有不同灰度级分布的图像。

具体而言，局部中值法的步骤如下：

1. 将图像分割成若干个大小相等的小区域。

2. 对于每个小区域，计算其中像素的灰度值中值。

3. 将该中值设为该区域的阈值。

4. 对该区域内的像素进行二值化处理，即将灰度值大于阈值的像素设为1，灰度值小于等于阈值的像素设为0。

5. 对所有小区域进行上述处理，得到最终的二值化图像。

相比于全局阈值法，局部中值法可以更好地处理具有不同灰度级分布的图像，同时也能够一定程度上克服图像噪声对二值化结果的影响。