2、局部阈值分割的思想分割图像,每种思想分别采用graythresh函数与otsuthresh函数,并通过subplot命令对比显示原始图像以及各种分割结果,并利用title为每幅图像设置小标题。
时间: 2024-05-07 10:21:22 浏览: 8
局部阈值分割的思想可以通过在图像的每个小区域内应用阈值分割来获得更好的分割结果。在MATLAB中,可以使用`graythresh`函数和`otsuthresh`函数来计算每个小区域的阈值。
以下是一个示例代码,用于对比显示原始图像以及使用不同方法进行局部阈值分割的结果:
```matlab
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 定义每个小区域的大小
blockSize = 25;
% 计算每个小区域的阈值并分割图像
binaryImg1 = blockproc(img, [blockSize blockSize], @(block) imbinarize(block, graythresh(block)));
binaryImg2 = blockproc(img, [blockSize blockSize], @(block) imbinarize(block, otsuthresh(block)));
% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(2,2,2);
imshow(binaryImg1);
title('使用graythresh函数的分割结果');
subplot(2,2,3);
imshow(binaryImg2);
title('使用otsuthresh函数的分割结果');
```
在这个例子中,我们首先读取了一张图像,然后定义了每个小区域的大小。接着,我们使用`blockproc`函数对图像进行分块,并在每个小区域内应用`imbinarize`函数来计算局部阈值并进行分割。最后,我们使用`subplot`函数将原始图像和各种分割结果显示在同一个窗口中,并使用`title`函数为每幅图像设置小标题。