使用自适应阈值算法进行图像二值化的matlab代码

以下是使用自适应阈值算法进行图像二值化的 MATLAB 代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);

% 自适应阈值算法
threshold = adaptthresh(grayImg, 0.5);

% 二值化图像
binaryImg = imbinarize(grayImg, threshold);

% 显示原始图像和二值化图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImg);
title('原始图像');

subplot(1, 2, 2);
imshow(binaryImg);
title('二值化图像');

其中，`adaptthresh` 函数用于计算自适应阈值，其第二个参数表示阈值调整的灵敏度，取值范围为 0 到 1，值越小则阈值越低。`imbinarize` 函数用于根据阈值将图像二值化。最后，使用 `subplot` 函数将原始图像和二值化图像显示在同一窗口中。

相关问题

自适应阈值二值化算法matlab

### 自适应阈值二值化算法在 MATLAB 中的实现

#### 使用 `adaptivethresh` 函数
MATLAB 提供了一个名为 `adaptivethresh` 的函数来执行自适应阈值处理。此函数实现了 Wellner 的自适应阈值方法，能够根据图像的不同区域动态调整阈值[^2]。

% 读取灰度图像
I = imread('your_image.png');
Igray = rgb2gray(I);

% 应用自适应阈值
T = adaptivethresh(Igray, 0.4); % 参数可以根据实际需求调整
BW = imbinarize(Igray, T);
imshow(BW);
title('Adaptive Thresholded Image');

上述代码展示了如何加载一张图片并将其转换成灰度图，接着调用了 `adaptivethresh` 函数计算局部阈值矩阵 `T` ，最后通过 `imbinarize` 将原始灰度图转为二值图显示出来。

对于更复杂的场景或者特定应用场合下可能需要手动编写自定义版本来自适应地设置不同区块内的最佳阈值。这通常涉及到滑动窗口遍历整幅图像，在每一个位置上依据邻域像素统计特性决定当前点是否属于前景还是背景部分。

matlab自适应阈值分割算法

Matlab是一种强大的数学软件，其中包含了一种叫做“自适应阈值分割”(Adaptive Thresholding)的图像处理技术，用于将图像二值化，即把图像中的像素分为前景（白色）和背景（黑色）两类。这种算法可以根据图像局部的灰度特性动态调整阈值，避免了全局阈值对图像复杂度变化敏感的问题。

常用的自适应阈值分割方法有：

1. **Otsu's Method**：这是一种基于最大互信息准则的算法，它寻找的是使得两个类别的方差之和最小化的阈值。在Matlab中，可以使用`imbinarize`函数结合`otsu`选项实现。

2. **Niblack's Method**：这种方法考虑了邻域像素的均值和标准差，通过计算每个像素周围区域的统计特性来设置阈值。

3. **Sauvola's Method**：类似于Niblack，但使用了一个调整过的方差公式，对于某些噪声较多的图像效果更好。

在Matlab中应用步骤大致如下：

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg');
% 使用otsu方法进行自适应阈值分割
binary_img = imbinarize(img, ' adaptive', 'otsu');
% 可视化结果
imshow(binary_img);