matlab中在直方图上选取阈值的函数

在MATLAB中，可以使用imhist函数确定图像的直方图，并使用graythresh函数来确定直方图上的阈值。

imhist函数用于计算图像的直方图。它的调用格式为imhist(A, nbins)，其中A是输入图像，nbins是直方图的箱数。此函数将返回一个长度为nbins的向量，代表各个箱的计数。

graythresh函数用于计算图像的全局阈值。它的调用格式为level = graythresh(A)，其中A是输入图像。此函数将返回一个介于0和1之间的标量值level，表示图像的阈值。

通常，我们会将imhist和graythresh函数结合使用。具体步骤如下：

1. 读入图像，将其存储为A。
2. 调用imhist(A, nbins)函数，获取图像的直方图，并将其存储为hist。
3. 调用graythresh(hist)函数，计算图像的全局阈值，并将其存储为level。
4. 将图像的阈值设定为level，即可实现在直方图上选取阈值的功能。

以上就是在MATLAB中基于直方图选择阈值的函数。您可以根据具体需求调整nbins参数来控制直方图的精细程度，并运行graythresh函数来确定合适的阈值水平。

相关问题

使用Matlab读入一幅图像，输出其直方图，选取阈值，分割图像；尝试改变阈值大小，观察分割结果的变化；在一个窗口中输出原图像和提取结果，并给每幅子图像加上标题

以下是使用Matlab进行图像分割的代码示例：

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 输出直方图
histogram(img);

% 选取阈值进行分割
threshold = 128;
binary_img = imbinarize(img, threshold);

% 改变阈值大小，观察分割结果的变化
threshold2 = 200;
binary_img2 = imbinarize(img, threshold2);

% 在一个窗口中输出原图像和提取结果，并给每幅子图像加上标题
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('Original Image');

subplot(1, 3, 2);
imshow(binary_img);
title(['Threshold = ' num2str(threshold)]);

subplot(1, 3, 3);
imshow(binary_img2);
title(['Threshold = ' num2str(threshold2)]);

在上述示例中，我们首先使用`imread`函数读入一幅图像，然后使用`histogram`函数输出其直方图。接着，我们选取一个阈值进行分割，使用`imbinarize`函数可以将图像转换为二值图像。我们还可以通过改变阈值大小，观察分割结果的变化。

最后，我们使用`subplot`函数将原图像和两幅分割结果放在同一个窗口中，通过`title`函数为每幅子图像添加标题。

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。