Otsu 自适应阈值分割法matlab代码
时间: 2023-07-02 12:13:28 浏览: 126
以下是在MATLAB中实现Otsu自适应阈值分割法的示例代码:
```matlab
I = imread('image.jpg'); % 读取输入图像
if size(I, 3) == 3
I = rgb2gray(I); % 将彩色图转换为灰度图
end
level = graythresh(I); % 全局阈值
BW = imbinarize(I, level); % 全局二值化
T = adaptthresh(I, 0.4); % 自适应阈值
BW2 = imbinarize(I, T); % 自适应二值化
imshowpair(BW, BW2, 'montage'); % 显示结果
```
在这个示例中,我们首先读取输入图像,并将其转换为灰度图。然后使用 `graythresh` 函数计算全局阈值,并对图像进行全局二值化。接下来,使用 `adaptthresh` 函数计算自适应阈值,然后对图像进行自适应二值化。最后,使用 `imshowpair` 函数将全局二值化和自适应二值化的结果显示在一起,以便进行比较。
相关问题
matlab的自适应阈值分割方法
MATLAB 中的自适应阈值分割方法主要有以下几种:
1. Otsu 自适应阈值法
Otsu 自适应阈值法是一种基于图像直方图的自适应阈值分割方法,其基本思想是将图像分为前景和背景两部分,使得两部分内部差异最小,两部分之间差异最大。该方法适用于具有双峰直方图的图像。
2. 均值自适应阈值法
均值自适应阈值法是一种简单的自适应阈值分割方法,其基本思想是将图像分为若干个小区域,并计算每个区域的平均灰度值作为该区域的阈值。该方法适用于具有均匀灰度分布的图像。
3. 中值自适应阈值法
中值自适应阈值法是一种基于中值滤波的自适应阈值分割方法,其基本思想是将图像分为若干个小区域,并计算每个区域的中值作为该区域的阈值。该方法适用于具有椒盐噪声等不稳定噪声的图像。
4. Sauvola 自适应阈值法
Sauvola 自适应阈值法是一种基于局部方差的自适应阈值分割方法,其基本思想是将图像分为若干个小区域,并计算每个区域的平均灰度值和方差,根据该区域的灰度分布调整阈值。该方法适用于具有复杂背景的图像。
以上几种自适应阈值分割方法都可以在 MATLAB 中实现,具体实现方法可参考 MATLAB 的官方文档或相关教程。
otsu阈值分割 matlab 代码
Otsu阈值分割是一种自适应的图像二值化方法,它通过最大化类间方差来确定一个最佳的阈值,将图像分为背景和前景两个部分。
以下是使用Matlab实现Otsu阈值分割的代码:
```matlab
function [threshold, segmented_img] = otsu_thresholding(img)
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算灰度直方图
hist = imhist(gray_img);
% 归一化直方图
hist_norm = hist / numel(gray_img);
% 初始化类内方差和总方差
within_class_var = zeros(256, 1);
total_var = sum((0:255).^2 .* hist_norm) - sum((0:255) .* hist_norm).^2;
% 遍历所有可能的阈值,计算类内方差
for threshold = 0:255
% 计算类内方差
w0 = sum(hist_norm(1:threshold+1));
w1 = 1 - w0;
u0 = sum((0:threshold) .* hist_norm(1:threshold+1)) / w0;
u1 = sum((threshold+1:255) .* hist_norm(threshold+2:256)) / w1;
within_class_var(threshold+1) = w0 * w1 * (u0 - u1)^2;
end
% 找到使类间方差最大的阈值
[~, threshold] = max(within_class_var);
threshold = threshold - 1; % 索引从0开始
% 根据阈值进行分割
segmented_img = imbinarize(gray_img, threshold/255);
end
```
使用方法:
```matlab
img = imread('your_image.jpg');
[threshold, segmented_img] = otsu_thresholding(img);
imshow(segmented_img);
```
希望以上代码能对您有所帮助!