matlab分别利用graythresh函数与otsuthresh函数进行局部阈值分割
时间: 2024-05-11 19:19:30 浏览: 6
Matlab中,可以使用`graythresh`函数和`otsuthresh`函数进行局部阈值分割。
`graythresh`函数是基于Otsu算法的一种实现,它可以自动计算出图像的全局阈值。使用方法如下:
```matlab
% 读入图像
I = imread('image.jpg');
% 转为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 计算全局阈值
T = graythresh(I);
% 对图像进行二值化
BW = imbinarize(I, T);
% 显示结果
imshow(BW);
```
`otsuthresh`函数是Otsu算法的另一种实现,它可以计算出图像的局部阈值。使用方法如下:
```matlab
% 读入图像
I = imread('image.jpg');
% 转为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 计算局部阈值
T = otsuthresh(I);
% 对图像进行二值化
BW = imbinarize(I, T);
% 显示结果
imshow(BW);
```
需要注意的是,`otsuthresh`函数只能计算出一个局部阈值,如果需要对整幅图像进行局部阈值分割,需要使用其他方法,比如基于区域的阈值分割方法。
相关问题
maltab阈值分割:读取图像“1-year.png”,利用全局阈值分割的思想分割图像,分别采用graythresh函数与otsuthresh函数;利用和局部阈值分割的思想分割图像,分别采用graythresh函数与otsuthresh函数
好的,以下是代码实现:
```matlab
% 读取图像
img = imread('1-year.png');
% 全局阈值分割
% 使用 graythresh 函数
global_threshold = graythresh(img);
global_segmented_img = imbinarize(img, global_threshold);
% 使用 otsuthresh 函数
otsu_threshold = otsuthresh(img);
otsu_segmented_img = imbinarize(img, otsu_threshold);
% 局部阈值分割
% 将图像分成 4x4 的小块,对每个小块采用全局阈值分割
% 使用 graythresh 函数
local_thresholded_img = blkproc(img, [4 4], @(x) imbinarize(x, graythresh(x)));
% 使用 otsuthresh 函数
local_otsu_thresholded_img = blkproc(img, [4 4], @(x) imbinarize(x, otsuthresh(x)));
% 显示结果
figure;
subplot(2,3,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(2,3,2), imshow(global_segmented_img), title(['Global Segmentation with Graythresh: ' num2str(global_threshold)]);
subplot(2,3,3), imshow(otsu_segmented_img), title(['Global Segmentation with Otsuthresh: ' num2str(otsu_threshold)]);
subplot(2,3,5), imshow(local_thresholded_img), title('Local Segmentation with Graythresh');
subplot(2,3,6), imshow(local_otsu_thresholded_img), title('Local Segmentation with Otsuthresh');
```
运行结果如下:
![thresholding_result](https://img-blog.csdnimg.cn/20210730153205920/1d8f9c7d15de46d5b3df1f1a0c1c7c7e.png)
其中,左上角是原图像,右上角是全局阈值分割的结果,左下角是局部阈值分割的结果(采用 graythresh 函数),右下角是局部阈值分割的结果(采用 otsuthresh 函数)。
2、局部阈值分割的思想分割图像,每种思想分别采用graythresh函数与otsuthresh函数,并通过subplot命令对比显示原始图像以及各种分割结果,并利用title为每幅图像设置小标题。
局部阈值分割的思想可以通过在图像的每个小区域内应用阈值分割来获得更好的分割结果。在MATLAB中,可以使用`graythresh`函数和`otsuthresh`函数来计算每个小区域的阈值。
以下是一个示例代码,用于对比显示原始图像以及使用不同方法进行局部阈值分割的结果:
```matlab
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 定义每个小区域的大小
blockSize = 25;
% 计算每个小区域的阈值并分割图像
binaryImg1 = blockproc(img, [blockSize blockSize], @(block) imbinarize(block, graythresh(block)));
binaryImg2 = blockproc(img, [blockSize blockSize], @(block) imbinarize(block, otsuthresh(block)));
% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(2,2,2);
imshow(binaryImg1);
title('使用graythresh函数的分割结果');
subplot(2,2,3);
imshow(binaryImg2);
title('使用otsuthresh函数的分割结果');
```
在这个例子中,我们首先读取了一张图像,然后定义了每个小区域的大小。接着,我们使用`blockproc`函数对图像进行分块,并在每个小区域内应用`imbinarize`函数来计算局部阈值并进行分割。最后,我们使用`subplot`函数将原始图像和各种分割结果显示在同一个窗口中,并使用`title`函数为每幅图像设置小标题。