matlab中二值化图像算法

在MATLAB中，二值化图像是一种常见的图像处理步骤，用于将连续灰度值的图像转换为只有两个离散级别（通常是0和1）的图像，以便于进一步的分析和处理。常用的二值化算法包括以下几种：

1. **全局阈值法（Thresholding）**：
- `imbinarize`函数是MATLAB中最基础的二值化方法，它使用全局阈值将图像分为前景和背景。

2. **Otsu's Binarization**：
- `imbinarize(gray_image, 'otsu')` 使用Otsu's方法自动选择最优阈值，该方法根据像素的灰度分布找到最大类间方差的阈值。

3. **Adaptive Thresholding**：
- `imbinarize(gray_image, method)`，其中`method`可以是`'adaptive'`，这种方法会根据图像局部的灰度变化自适应地调整阈值。

4. **Contour Binarization**：
- 对于形状复杂的图像，有时可以通过识别边缘轮廓来进行二值化，`bwperim`和`bwboundaries`函数可用于此目的。

5. **Niblack/Soille Thresholding**：
- 这些方法考虑了图像区域的灰度、对比度等因素，`graythresh`函数提供了这两种方法。

6. **自定义阈值函数**：
- 如果需要更精确的控制，可以使用用户自定义的阈值函数，如`im2bw`配合`imcomplement`来实现。

执行二值化后，可能需要对结果进行细化或精简操作，如消除噪声或合并小的连接域。相关问题如下：