在MATLAB中设置二值化图像的阈值分别为 level =0.4和0.7

在MATLAB中，二值化是一种常见的图像处理技术，它将图像中的像素值分为两个部分：背景（通常是黑色或0）和前景（通常是白色或非0）。要设定不同的阈值进行二值化，可以使用`imbinarize`函数配合`imclearborder`去除边缘干扰。这里给出一个例子：

% 假设你的图像叫做 'image'
level1 = 0.4; % 第一个阈值
binary_image1 = imbinarize(image, level1); % 使用0.4作为阈值

level2 = 0.7; % 第二个阈值
binary_image2 = imbinarize(image, level2); % 使用0.7作为新的阈值

% 可能还需要清除边界，例如：
binary_image1_clear = imclearborder(binary_image1);
binary_image2_clear = imclearborder(binary_image2);

上述代码中，`imbinarize`函数接受图像和阈值作为输入，返回一个新的二值图像。`imclearborder`则用于移除由于边界检测产生的额外像素。