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。

相关问题

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。

matlab中自适应阈值处理法二值化的代码

在 MATLAB 中，有一个函数 `imbinarize` 可以用来进行自适应阈值二值化处理。以下是使用该函数的示例代码：

I = imread('image.jpg'); % 读取原始图像
I = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
BW = imbinarize(I, 'adaptive'); % 自适应阈值二值化处理
imshow(BW); % 显示二值化后的图像

其中，`imread` 函数用于读取原始图像，`rgb2gray` 函数用于将图像转换为灰度图像。`imbinarize` 函数的第一个参数是输入图像，第二个参数为字符串 `'adaptive'` 表示进行自适应阈值二值化处理。

如果需要设置自适应阈值的大小和调整参数，可以使用以下形式的 `imbinarize` 函数：

BW = imbinarize(I, 'adaptive', 'Sensitivity', sensitivityValue, 'ForegroundPolarity', polarityValue);

其中，`sensitivityValue` 和 `polarityValue` 分别为自适应阈值的大小和调整参数。默认情况下，`sensitivityValue` 为 `0.5`，`polarityValue` 为 `'bright'`。