matlab 局部自适应二值化

Matlab 中的局部自适应二值化可以通过使用函数 adaptthresh() 来实现。该函数可以根据图像的局部灰度值来确定二值化的阈值，从而得到更好的二值化效果。以下是一个示例代码：

img = imread('example.jpg');
bw = im2bw(img, adaptthresh(img, 0.4));

其中，'example.jpg' 是待处理的图像文件名，0.4 是阈值的相对大小，可以根据实际情况进行调整。

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matlab局部自适应二值化

Matlab局部自适应二值化是一种图像处理技术，它可以根据图像的局部特征来自适应地确定二值化的阈值，从而得到更好的二值化效果。这种技术在数字图像处理、计算机视觉等领域有着广泛的应用。如果您需要更详细的信息，可以参考Matlab官方文档或相关的学术论文。

matlab 局部自适应二值化代码

以下是一个简单的 MATLAB 局部自适应二值化代码示例：

function bw = localAdaptiveThresholding(im, winSize, k)
% im: 输入灰度图像
% winSize: 窗口大小
% k: 阈值系数

% 初始化输出二值图像
bw = zeros(size(im));

% 计算图像均值和标准差
mu = filter2(ones(winSize), im, 'same') / winSize^2;
sigma = sqrt(filter2(ones(winSize), im.^2, 'same') / winSize^2 - mu.^2);

% 计算局部阈值
T = mu.*(1 + k*(sigma/128 - 1));

% 二值化
bw(im > T) = 1;
end

该函数接受一个灰度图像、窗口大小和阈值系数作为输入，返回一个二值图像。它首先计算图像的局部均值和标准差，然后根据公式 $T = \mu \cdot (1 + k \cdot (\frac{\sigma}{128} - 1))$ 计算局部阈值，最后将图像二值化。