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。

相关问题

matlab 局部自适应二值化函数

MATLAB中的局部自适应二值化函数是一种用于图像处理的方法，主要用于将灰度图像转换为二值图像。

局部自适应二值化函数根据图像的局部特征和自适应阈值的选择来进行二值化操作。在处理过程中，函数将图像分成许多小的局部区域，并为每个区域分别计算一个自适应阈值。该阈值的选择基于每个区域内的像素灰度值统计特征，以使得图像的局部细节能够得到保留。

函数的输入参数通常包括待处理的灰度图像和用于计算自适应阈值的邻域大小。用户可以根据自己的需求选择适当的邻域大小，以调整算法的性能和结果。

函数的输出是一个与输入图像大小相同的二值图像，其中像素值为0或1。算法通过对每个像素的灰度值与它所属的局部区域内的自适应阈值进行比较，确定该像素是否为前景（1）或背景（0）。

局部自适应二值化函数在许多图像处理应用中都有广泛的应用，如目标检测、字符识别、图像分割等。它的优点是能够根据图像的不同区域特征进行适应性二值化，从而在处理复杂图像时可以得到更好的效果。

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。