图像二值化中值滤波matlab代码

图像二值化中值滤波是一种常用的图像处理方法，可以有效地去除噪声，提高图像的质量。Matlab中可以使用medfilt2函数实现中值滤波，下面是一个示例代码：

I = imread('lena.png'); % 读取图像
I_gray = rgb2gray(I); % 转为灰度图像
I_median = medfilt2(I_gray); % 中值滤波
I_bw = imbinarize(I_median); % 二值化处理
imshow(I_bw); % 显示结果

以上代码中，首先通过imread函数读取图像，然后通过rgb2gray函数将图像转为灰度图像。接着使用medfilt2函数对灰度图像进行中值滤波处理，最后使用imbinarize函数将中值滤波后的图像进行二值化处理。最终结果可以使用imshow函数显示。

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MATLABR2018b代码，对经过中值滤波后的图像进行OSTU二值化

以下是MATLAB R2018b的代码示例，用于对经过中值滤波后的图像进行OSTU二值化。

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 中值滤波
img = medfilt2(img);

% 计算 OSTU 阈值
level = graythresh(img);

% 二值化
bw = imbinarize(img, level);

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1), imshow(img), title('中值滤波后的图像');
subplot(1,2,2), imshow(bw), title('OSTU 二值化后的图像');

说明：

1. 代码中使用了 `medfilt2` 进行中值滤波，可以根据实际需求调整滤波器的大小和形状。

2. `graythresh` 函数可以计算 OSTU 阈值，该阈值可用于将图像二值化。

3. `imbinarize` 函数将图像进行二值化，使用前面计算得到的 OSTU 阈值。

4. 最后，使用 `imshow` 函数将原始图像和二值化后的图像显示在同一窗口中。

MATLABR2018b代码，对已经中值滤波后的图像进行OSTU二值化

可以使用MATLAB自带的`graythresh`函数来实现OSTU二值化，以下是示例代码：

% 读入图像并进行中值滤波
img = imread('image.jpg');
img = medfilt2(img, [3 3]); % 中值滤波窗口大小为3x3

% 进行OSTU二值化
level = graythresh(img);
bw = imbinarize(img, level);

% 显示二值化结果
imshow(bw);

其中，`graythresh`函数会返回一个阈值`level`，将图像中所有像素点的灰度值小于等于`level`的像素点设置为0，大于`level`的像素点设置为1，从而得到二值化的结果。`imbinarize`函数则根据给定的阈值将图像进行二值化。