极小值点阈值分割matlab实现
时间: 2023-11-02 20:10:38 浏览: 47
极小值点阈值分割是一种图像分割方法,其核心思想是在灰度图像中寻找极小值点,并将其作为分割阈值。这种方法适用于灰度分布单峰的图像,且对噪声具有一定的抵抗能力。
在MATLAB中实现极小值点阈值分割,可以按照以下步骤进行:
1. 读入灰度图像,将其转换为double类型。
```
img = imread('image.jpg');
gray_img = im2double(rgb2gray(img));
```
2. 对灰度图像进行平滑处理,以减少噪声的影响。
```
smooth_img = imgaussfilt(gray_img, 2);
```
3. 找出平滑后图像中的极小值点,并将其作为分割阈值。
```
min_val = min(smooth_img(:));
threshold = min_val + 0.05*(max(smooth_img(:))-min_val);
```
4. 根据分割阈值对原图像进行二值化处理。
```
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);
```
完整代码如下:
```
img = imread('image.jpg');
gray_img = im2double(rgb2gray(img));
smooth_img = imgaussfilt(gray_img, 2);
min_val = min(smooth_img(:));
threshold = min_val + 0.05*(max(smooth_img(:))-min_val);
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);
imshow(binary_img);
```