matlab二值化误差扩散代码示例
时间: 2024-02-29 08:50:10 浏览: 19
当进行图像二值化时,误差扩散是一种常用的方法。它通过将当前像素的误差分布到周围的像素上,从而实现更好的二值化效果。下面是一个使用Matlab实现误差扩散的代码示例:
```matlab
function outputImage = errorDiffusion(inputImage)
[rows, cols] = size(inputImage);
outputImage = zeros(rows, cols);
for i = 1:rows
for j = 1:cols
oldPixel = inputImage(i, j);
newPixel = getNearestPixel(oldPixel);
outputImage(i, j) = newPixel;
error = oldPixel - newPixel;
if j < cols
inputImage(i, j+1) = inputImage(i, j+1) + error * 7/16;
end
if i < rows
if j > 1
inputImage(i+1, j-1) = inputImage(i+1, j-1) + error * 3/16;
end
inputImage(i+1, j) = inputImage(i+1, j) + error * 5/16;
if j < cols
inputImage(i+1, j+1) = inputImage(i+1, j+1) + error * 1/16;
end
end
end
end
end
function newPixel = getNearestPixel(pixel)
if pixel < 128
newPixel = 0;
else
newPixel = 255;
end
end
```
这段代码实现了一个基于误差扩散的图像二值化算法。它遍历输入图像的每个像素,根据像素值选择最接近的二值化值,并将误差分布到周围的像素上。具体来说,它使用了Floyd-Steinberg误差扩散算法,其中误差按照一定的权重分布到当前像素的右侧、下方和右下方的像素上。
你可以将需要进行二值化的图像传递给`errorDiffusion`函数,它将返回二值化后的图像。