自适应局部阈值算法实现图像分割matlab代码

自适应局部阈值算法是一种常用的图像分割方法，它可以根据图像的局部特征动态地确定阈值，以更好地分离前景和背景。在MATLAB中实现这样的算法，通常会用到`imbinarize`函数或者自定义函数结合`regionprops`等工具。以下是一个简单的例子，使用`im-adaptive-threshold`函数：

% 加载或创建图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要处理的图片路径

% 自适应阈值处理
% 'blocksize'参数控制邻域大小，'Method'设置阈值计算方法（如'Niblack'或'Moments'）
binary_img = imbinarize(img, 'adaptive', 'BlockSize', 3, 'Method', 'Niblack');

% 查看处理后的二值图像
imshow(binary_img)

% 如果你想自定义阈值函数，可以这样：
% 使用滑动窗口计算局部均值
window_size = 3; % 邻域大小
mean_values = imfilter(img, ones(window_size) / window_size, 'replicate');

% 自定义阈值计算
local_thresholds = mean_values + (0.5 * std(mean_values)); % 假设以平均值加标准差的一半作为阈值

% 使用自定义阈值
binary_img_custom = imbinarize(img, local_thresholds);

% 显示结果
figure; imshow(binary_img_custom)

%