matlab直方图自动阈值法图像分割代码
时间: 2023-09-15 12:19:07 浏览: 109
以下是基于直方图自动阈值法的MATLAB图像分割代码:
```matlab
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
在matlab中实现全局阈值的图像分割
全局阈值法是图像分割中的一种基本方法。在Matlab中实现全局阈值的图像分割可以分为以下几个步骤:
1. 读入需要分割的图像。
2. 计算图像的灰度直方图并对其进行归一化处理。
3. 确定一个初步的阈值,如取灰度直方图的峰值作为阈值。
4. 根据所选定的阈值将图像进行二值化处理。
5. 对二值化后的图像进行处理,去除噪声和不必要的局部区域,得到最终的分割结果。
Matlab中有专门的函数用于实现全局阈值法,如graythresh函数可以用于计算图像的全局阈值,im2bw函数可以用于将图像二值化,bwareaopen函数可以用于去除小面积的物体等。在使用这些函数时,需要根据具体的情况对参数进行调整。
需要注意的是,在使用全局阈值法进行图像分割时,由于阈值的确定是基于图像灰度直方图的统计分布进行的,因此在图像光照不均匀或存在阴影、反射等情况下,很难找到一个适合所有场景的全局阈值,这时可能需要采用其他的分割方法。
直方图双峰法分割图像matlab
直方图双峰法是一种简单有效的图像分割方法,可以用于分割双峰直方图的图像。其基本原理是通过寻找直方图中的两个峰值来确定图像的分割阈值,从而将图像分成两个部分。在 Matlab 中,可以使用 imhist 函数计算图像的直方图,并使用 findpeaks 函数寻找直方图中的峰值,然后根据峰值位置确定分割阈值,最后使用 imbinarize 函数将图像进行二值化处理。
下面是一个示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 计算图像的直方图
[counts, x] = imhist(img);
% 寻找直方图中的峰值
[pks, locs] = findpeaks(counts, x, 'SortStr', 'descend');
% 确定分割阈值
threshold = (locs(1) + locs(2)) / 2;
% 二值化图像
binary_img = imbinarize(img, threshold);
% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(binary_img), title('分割结果');
```
这个代码将读取一个图像,计算其直方图,寻找直方图中的峰值,确定分割阈值,然后将图像进行二值化处理并显示结果。可以根据实际情况调整阈值和其他参数来得到更好的分割效果。