MATLAB中图像处理二值化中全局化阈值流程
时间: 2024-02-05 13:14:05 浏览: 29
MATLAB中图像处理中的全局化阈值二值化流程可以分为以下步骤:
1. 读入原始图像并转为灰度图像。
2. 选择一个初始的全局阈值。
3. 将图像根据全局阈值进行二值化处理,得到二值化图像。
4. 根据二值化图像和原始灰度图像计算两个区域的平均灰度值,其中一个区域是二值化后灰度值为0的区域,另一个区域是灰度值不为0的区域。
5. 将上一步计算得到的两个平均灰度值的平均值作为新的全局阈值。
6. 将上一步得到的新的全局阈值作为初始阈值,重复步骤3-5直到全局阈值不再变化或者达到预设的迭代次数。
7. 将最终得到的全局阈值应用于原始图像进行二值化处理,得到最终的二值化图像。
以下是MATLAB代码实现:
```matlab
% 读入原始图像并转为灰度图像
I = imread('image.jpg');
if size(I,3)==3 % 如果原始图像是彩色图像则转为灰度图像
I = rgb2gray(I);
end
% 设置迭代次数和初始阈值
max_iter = 100;
threshold = 128;
% 迭代计算全局阈值
for iter = 1:max_iter
% 将图像根据全局阈值进行二值化处理
BW = imbinarize(I, threshold/255);
% 计算二值化后灰度值为0的区域的平均灰度值
I0 = I(BW==0);
mean0 = mean(I0(:));
% 计算二值化后灰度值不为0的区域的平均灰度值
I1 = I(BW==1);
mean1 = mean(I1(:));
% 计算新的全局阈值
new_threshold = (mean0 + mean1)/2;
% 如果新的全局阈值与旧的全局阈值相差小于0.5,则退出迭代
if abs(new_threshold-threshold) < 0.5
break;
end
% 更新全局阈值
threshold = new_threshold;
end
% 应用最终的全局阈值进行二值化处理
BW = imbinarize(I, threshold/255);
% 显示结果
imshowpair(I, BW, 'montage');
```