图像二值化和归一化区别

图像二值化和归一化是图像处理中常用的两种操作，它们的作用和实现方式有所不同。

1. 图像二值化：
图像二值化是将图像的像素值限定在两个特定的值之间，通常是0和255（或者0和1），以实现图像的黑白化处理。二值化可以将图像中的目标物体与背景分离出来，便于后续的图像分析和处理。常见的二值化方法有全局阈值法、自适应阈值法等。

2. 图像归一化：
图像归一化是将图像的像素值进行线性变换，使得像素值范围映射到指定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。归一化可以消除图像之间的亮度差异，使得不同图像具有相似的亮度特性，方便进行图像比较和处理。常见的归一化方法有线性归一化、Z-score归一化等。

相关问题

python图像灰度值归一化

根据提供的引用内容，灰度化是将一幅RGB图像每一个点的三个彩色分量的值都相等，即R=G=B，从而将这个图片从3维降至2维的过程。而灰度值归一化是将灰度值的范围从[0,255]映射到[0,1]的过程，这个过程可以使得图像的灰度值更加均匀，方便后续的处理。

下面是Python中使用Numpy库进行图像灰度值归一化的代码示例：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取原始图像
img = Image.open('test.jpg')

# 将图像转换为Numpy数组
img_arr = np.array(img)

# 将图像灰度化
gray_img = np.mean(img_arr, axis=2)

# 将灰度值归一化
normalized_img = gray_img / 255.0

# 将归一化后的灰度图像转换为PIL图像并保存
normalized_img = Image.fromarray(np.uint8(normalized_img * 255))
normalized_img.save('normalized_test.jpg')

上述代码中，首先使用PIL库读取原始图像，然后将图像转换为Numpy数组。接着，使用np.mean函数将图像灰度化，得到一个二维的灰度图像。最后，将灰度值归一化，再将归一化后的灰度图像转换为PIL图像并保存。

matlab 二值图大小归一化

在使用Matlab处理二值图像时，可以通过大小归一化来调整图像的尺寸。大小归一化是指将图像的尺寸进行统一，通常会将图像缩放至指定大小或者与其他图像保持相同的尺寸。

在Matlab中，可以使用imresize函数来实现二值图的大小归一化。该函数可以将图像缩放到指定的大小或者按照指定的比例进行缩放。

比如，假设我们有一副二值图像im，而我们希望将其缩放至指定的大小new_size时，可以使用如下代码：

new_im = imresize(im, new_size);

其中，imresize函数会将图像im缩放至指定的大小new_size，并将结果保存在new_im中。

另外，如果我们希望将多幅二值图像进行大小归一化并保持相同的尺寸，可以首先确定一个参考图像的大小，例如ref_im，然后将其他图像根据这个参考图像的大小进行缩放。

具体做法如下：

1. 首先将参考图像的大小设为ref_size。

2. 针对每一幅图像im，使用imresize函数将其缩放至ref_size，生成缩放后的图像new_im。

3. 重复步骤2，直到对所有图像都进行了大小归一化。

这样，所有的图像都会根据参考图像的大小进行缩放，从而实现了大小的归一化。

总的来说，在Matlab中实现二值图的大小归一化可以使用imresize函数，并根据需要选择缩放大小或者根据参考图像进行缩放。这样可以统一不同的图像尺寸，方便后续的处理和分析。