直方图双峰阈值法matlab

直方图双峰阈值法是一种常见的图像二值化技术，在MATLAB中可以利用`imbinarize`函数结合直方图分析来实现。这种方法假设图像的灰度级分布有两个明显的峰值，分别对应背景和前景。步骤如下：

1. **读取图像**：首先使用`imread`函数加载需要处理的图像。

img = imread('your_image.jpg');

2. **计算直方图**：使用`histcounts`或`imhist`函数获取图像的灰度值分布。

h = histcounts(img(:), 'Normalization', 'probability');

3. **寻找双峰**：通常，可以通过观察直方图找到两个显著的峰值点，可以用`findpeaks`函数辅助定位。

[peaks,locs] = findpeaks(h);

4. **确定阈值**：选择两个阈值，一般选取左峰值附近的一个较小值作为背景阈值，右峰值附近较大的值作为前景阈值。

thresholds = [loc(peaks(1)), loc(peaks(end))];

5. **二值化**：使用`imbinarize`函数将图像转换为二值图像，传入自定义的阈值。

binary_img = imbinarize(img, thresholds);

6. **检查结果**：最后，你可以使用`imshow`或`subplot`显示原始图像、直方图以及二值化后的结果。

subplot(2, 2, 1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(2, 2, 2), plot(h), title('Histogram');
subplot(2, 2, 3), imshow(binary_img), title('Binarized Image');