选取中阈值的方法和代码

时间: 2024-02-21 14:00:42 浏览: 37
选取中阈值的方法有很多种,下面介绍两种常用的方法: 1. Otsu法 Otsu法是一种常用的计算中阈值的方法,其基本思想是将图像分成背景和前景两部分,使得两部分之间的类内方差最小,类间方差最大。具体实现过程如下: ``` % 读入灰度图像 img = imread('lena.png'); gray_img = rgb2gray(img); % 计算Otsu阈值 level = graythresh(gray_img); % 二值化图像 bin_img = imbinarize(gray_img, level); % 显示原图和二值化结果 figure; subplot(1,2,1); imshow(gray_img); title('原图'); subplot(1,2,2); imshow(bin_img); title('二值化结果'); ``` 2. 基于直方图的方法 基于直方图的方法是另一种计算中阈值的常见方法,其基本思想是利用图像的灰度直方图来确定中阈值。具体实现过程如下: ``` % 读入灰度图像 img = imread('lena.png'); gray_img = rgb2gray(img); % 计算灰度直方图 [counts, ~] = imhist(gray_img); % 找到直方图峰值位置 [~, max_index] = max(counts); % 将图像分成两部分 left_counts = counts(1:max_index); right_counts = counts(max_index+1:end); left_sum = sum(left_counts); right_sum = sum(right_counts); % 计算中阈值 left_mean = sum(left_counts .* (1:max_index)') / left_sum; right_mean = sum(right_counts .* (max_index+1:length(counts))') / right_sum; level = (left_mean + right_mean) / 2; % 二值化图像 bin_img = imbinarize(gray_img, level); % 显示原图和二值化结果 figure; subplot(1,2,1); imshow(gray_img); title('原图'); subplot(1,2,2); imshow(bin_img); title('二值化结果'); ``` 以上两种方法都可以用于计算中阈值并将灰度图像二值化。其中,Otsu法是一种全局阈值计算方法,适用于大部分图像;而基于直方图的方法则更适用于具有双峰直方图的图像。

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