imbinarize函数和im2bw

### 回答1：
imbinarize函数和im2bw都是MATLAB中用于二值化图像的函数。

imbinarize函数是在MATLAB R2015a版本中引入的，它可以将灰度图像转换为二值图像。该函数的使用方法为：bw = imbinarize(I,thresh)，其中I为输入的灰度图像，thresh为二值化的阈值，bw为输出的二值图像。

im2bw函数是在早期版本的MATLAB中使用的函数，它也可以将灰度图像转换为二值图像。该函数的使用方法为：bw = im2bw(I,level)，其中I为输入的灰度图像，level为二值化的阈值，bw为输出的二值图像。

两个函数的功能类似，但imbinarize函数在处理图像时更加灵活，可以根据不同的阈值处理不同的图像。而im2bw函数只能使用一个固定的阈值进行二值化处理。

### 回答2：
imbinarize函数和im2bw都是Matlab中处理二值化图像的函数，它们都是将灰度图像转化为二值化图像的函数。

imbinarize函数根据输入的参数自动选择阈值来对灰度图像进行二值化处理。一般情况下，imbinarize函数会自动选择一种适合的阈值算法，并根据这一算法计算出一个二值化阈值，然后将图像中所有低于该阈值的像素点设为0，所有高于该阈值的像素点设为1。也可以手动指定一个阈值，使得图像在该阈值下的像素点全部设为0，高于该阈值的像素点全部设为1。如果我们不确定使用哪个函数来进行二值化处理，可以首先尝试使用imbinarize函数，因为它能够自动处理阈值。

im2bw函数是根据手动指定的二值化阈值将灰度图像进行二值化处理的函数。如果我们已经知道了二值化的阈值，那么就可以选择使用im2bw函数来进行二值化处理。im2bw函数是将所有低于二值化阈值的像素点设为0，所有高于二值化阈值的像素点设为1。和imbinarize函数不同，使用im2bw函数需要指定二值化阈值，因此如果我们不确定阈值应该设置为哪个值，就需要试图使用一些方法来找到一个适合的阈值值。

综上，imbinarize函数和im2bw都是能够将灰度图像二值化的基础函数，但是它们的使用方式不同。如果我们已经知道二值化阈值，那么可以使用im2bw函数，否则可以尝试使用imbinarize函数，如果手动指定阈值的方法也不可行，那么就需要尝试使用一些图像处理技术来自动找到我们需要的二值化阈值。

### 回答3：
imbinarize函数和im2bw函数都是Matlab图像处理工具箱中用于图像二值化的函数。二值化是图像处理中的一种重要基础操作，它将图像中的像素值转换为只有两种可能值，一般为0和1。

imbinarize函数是Matlab R2015a版本新增加的函数，该函数支持三个参数：原图像、阈值和二值化类型。其中原图像是进行二值化的源图像，阈值是将原图像中大于等于该值的像素设置为1，小于该值的像素设置为0，二值化类型为指定输出图像类型，可调为'global'、'adaptive'、'sauvola'、'niblack'、'otsu'和'triangle'。imbinarize函数会根据阈值和选定的二值化类型自动进行二值化，将大于阈值的像素转换为1，小于阈值的像素转换为0，输出二值化后的图像。

im2bw函数是Matlab旧版本中的二值化函数，该函数也支持三个参数：原图像、阈值和二值化类型。原图像、阈值的含义同imbinarize函数，二值化类型是指定输出图像类型，可调为'adaptive'和'global'，其中'adaptive'表示自适应二值化，'global'表示全局二值化。im2bw函数利用给定的阈值将原图像进行二值化处理，大于等于阈值的像素设置为1，小于阈值的像素设置为0，输出二值化后的图像。

从功能上讲，imbinarize函数比im2bw函数更为强大，支持更多的二值化类型，并且可以自动寻找对于不同图像合适的阈值，同时对于相同图像，imbinarize函数二值化结果更为稳定。但是，由于Matlab R2015a版本以上才支持imbinarize函数，因此在一些旧版本中，im2bw函数仍然是图像处理过程中基础而有效的二值化处理函数。