用MATLAB将灰度图片通过循环判定使其二值化的简要代码

在MATLAB中，可以使用阈值处理方法来将灰度图像二值化。下面是一个简单的示例，它通过循环遍历每个像素，并将其转换为0（黑色）或255（白色），如果像素值高于某个预设阈值：

% 加载灰度图像
img = imread('your_grayscale_image.jpg'); % 替换为你实际的图像文件名

% 定义阈值（可以根据需要调整）
threshold = 128; % 对于这个例子，我们选择半灰作为分界线

% 创建全零矩阵，用于存储二值图像
binary_img = zeros(size(img));

% 循环遍历每个像素
for i = 1:size(img, 1)
    for j = 1:size(img, 2)
        % 判断像素值是否大于阈值，如果是则设置为255，否则为0
        binary_img(i,j) = img(i,j) > threshold ? 255 : 0;
    end
end

% 显示原图和二值化后的结果
subplot(1,2,1), imshow(uint8(img)), title('Original Gray Image');
subplot(1,2,2), imshow(binary_img), title('Binary Image');

% 存储二值化后的图像
imwrite(binary_img, 'binary_output.jpg', 'JPEG'); % 可选步骤：保存二值化结果