灰度波动局部阈值分割 MATLAB代码

灰度波动局部阈值分割是一种图像处理技术，常用于二值化过程，通过比较像素灰度值与其邻居的灰度值来确定其属于前景还是背景。在MATLAB中，可以使用`imbinarize`函数结合一些自定义的邻域操作来实现这个过程。

下面是一个简单的示例，使用了`fspecial`函数创建一个3x3的高斯邻域权重矩阵，然后对图像进行灰度波动局部阈值分割：

% 加载图像
img = imread('your_image.png'); % 替换为你需要处理的图片文件名

% 创建高斯滤波器
neighborhood = fspecial('gaussian', [5 5], 1); % 邻域大小和标准差可以根据需求调整

% 计算每个像素的局部平均
local_mean = imfilter(img, neighborhood, 'replicate');

% 定义阈值，这里以0.6作为例子，可根据实际图像调整
threshold = graythresh(local_mean);

% 应用局部阈值分割
binary_img = imbinarize(img, threshold, 'Statistics', 'local', 'Neighborhood', neighborhood);

% 显示原图和分割后的结果
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(binary_img);
title('Threshold Segmented Image');

在这个代码中，`graythresh`函数用于计算局部阈值，`imbinarize`则根据这个阈值将图像转换为二值图像。