matlab直方图自动阈值法图像分割代码

以下是基于直方图自动阈值法的MATLAB图像分割代码：

clc;clear;close all;

% 读入原始图像
I = imread('lena.jpg');
% 将图像转为灰度图像
I = rgb2gray(I);

% 直方图均衡化
I = histeq(I);

% 计算图像直方图
[counts, bins] = imhist(I);

% 直方图自动阈值法
T = otsuthresh(counts);

% 对图像进行二值化处理
BW = imbinarize(I, T);

% 显示原始图像及分割后的图像
figure;
subplot(121);imshow(I);title('原始图像');
subplot(122);imshow(BW);title('分割后的图像');

代码中，首先读入一张原始图像，并将其转换为灰度图像，然后对图像进行直方图均衡化，利用`imhist`函数计算图像直方图，再利用`otsuthresh`函数求出直方图自动阈值，最后利用`imbinarize`函数对图像进行二值化处理，得到分割后的图像。

相关问题

使用matlab读出一幅灰度图像，得到图像的直方图，根据直方图选取阈值对图像进行阈值分割。再用大津法对图像进行阈值分割。将分割出的目标用原来的彩色显示。

以下是使用Matlab实现读取灰度图像、计算直方图、阈值分割和彩色显示的代码。其中使用了imhist、imread、im2bw和ind2rgb等Matlab自带函数。代码中注释对应的是代码执行的步骤：

% 读取灰度图像
I_gray = imread('lena_gray.jpg');
% 显示灰度图像
figure();
imshow(I_gray);
title('灰度图像');

% 计算灰度图像的直方图
figure();
imhist(I_gray);
title('灰度图像直方图');

% 根据直方图选取阈值进行阈值分割
thresh = 100; % 选取阈值
I_bw = im2bw(I_gray, thresh/255); % 阈值分割
% 显示二值化图像
figure();
imshow(I_bw);
title(['阈值分割二值化图像（阈值：', num2str(thresh), '）']);

% 使用大津法进行阈值分割
level = graythresh(I_gray);
I_bw2 = im2bw(I_gray, level); % 阈值分割
% 显示二值化图像
figure();
imshow(I_bw2);
title(['大津法阈值分割二值化图像（阈值：', num2str(level), '）']);

% 将分割出的目标用原来的彩色显示
I_rgb = imread('lena_color.jpg');
I_color = ind2rgb(I_bw, I_rgb); % 彩色显示
% 显示彩色图像
figure();
imshow(I_color);
title('阈值分割彩色图像');

I_color2 = ind2rgb(I_bw2, I_rgb); % 彩色显示
% 显示彩色图像
figure();
imshow(I_color2);
title('大津法阈值分割彩色图像');

执行以上代码后，会分别弹出五个图像窗口，分别是原始灰度图像、灰度图像直方图、阈值分割二值化图像、大津法阈值分割二值化图像和阈值分割彩色图像/大津法阈值分割彩色图像。

局部阈值分割法matlab,求matlab图像直方图阈值分割算法（包含预处理步骤）

局部阈值分割法是一种基于图像局部特征的分割方法，可以有效对处理图像中不同区域的灰度特征进行分割，从而得到更好的图像分割效果。以下是基于matlab的局部阈值分割算法（包含预处理步骤）：

1. 读入图像并进行预处理操作，如平滑滤波、灰度化等。

img = imread('image.jpg');
img = rgb2gray(img);
img = medfilt2(img, [3 3]);

2. 对图像进行分割，使用均值平均法计算图像的全局阈值。

global_threshold = graythresh(img);
binary_global = imbinarize(img, global_threshold);

3. 对图像进行分块处理，使用局部阈值法计算图像的局部阈值，并进行分割。

[row, col] = size(img);
block_size = 25;
binary_local = zeros(row, col);
for i = 1:block_size:row
    for j = 1:block_size:col
        block = img(i:min(i+block_size-1, row), j:min(j+block_size-1, col));
        local_threshold = graythresh(block);
        binary_local(i:min(i+block_size-1, row), j:min(j+block_size-1, col)) = imbinarize(block, local_threshold);
    end
end

4. 可以通过比较全局阈值法和局部阈值法的结果，来选择更加适合图像特征的分割方法。

imshowpair(binary_global, binary_local, 'montage');

以上就是基于matlab的局部阈值分割算法，可以根据实际需要对预处理步骤和分割参数进行调整。