图像的阈值分割matlab

在Matlab中进行图像阈值分割可以使用imbinarize函数或者是使用自适应阈值分割函数。下面我将分别介绍这两种方法的使用。

1. imbinarize函数

imbinarize函数是一种基于全局阈值的图像二值化方法，可以将灰度图像转换为二值图像。其基本语法如下：

BW = imbinarize(I,level)

其中，I为输入图像，level为阈值，BW为输出的二值图像。

举个例子，假设我们有一张灰度图像img，现在要将其二值化，阈值为0.5，代码如下：

img = imread('example.jpg');
level = 0.5;
BW = imbinarize(img,level);
imshow(BW);

2. 自适应阈值分割函数

自适应阈值分割函数可以自动根据图像的局部特征确定阈值，因此对于光照不均、对比度低等情况下的图像分割效果更好。其基本语法如下：

BW = adaptthresh(I,thresh)
BW = imbinarize(I,level)

其中，I为输入图像，thresh为自适应阈值，BW为输出的二值图像。

举个例子，假设我们有一张灰度图像img，现在要将其二值化，使用自适应阈值分割函数，代码如下：

img = imread('example.jpg');
thresh = adaptthresh(img,0.5);
BW = imbinarize(img,thresh);
imshow(BW);

以上就是Matlab中进行图像阈值分割的两种方法，希望能对你有所帮助。