灰度化后的图像灰度等级怎么自动生成

在MATLAB中，可以使用graythresh()函数来自动确定二值化的阈值，从而将灰度图像转换为二值图像。该函数采用Otsu的方法来确定阈值。

如果需要将灰度图像分成多个灰度级别，可以使用graycomatrix()函数来构建灰度共生矩阵（GLCM），并使用graycoprops()函数来计算灰度共生矩阵的统计特征。在计算统计特征时，需要指定灰度级数（即灰度等级），MATLAB会根据图像的灰度范围自动将其分成指定数量的等级。

下面是一个简单的示例代码，将一张灰度图像分成8个灰度等级，并计算其灰度共生矩阵的对比度（Contrast）和相关性（Correlation）：

% 读取灰度图像
grayImage = imread('example.jpg');

% 将图像分成8个灰度等级
numLevels = 8;

% 构建灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(grayImage, 'NumLevels', numLevels, 'Offset', [0 1], 'Symmetric', true);

% 计算GLCM的对比度和相关性
contrast = graycoprops(glcm, 'Contrast');
correlation = graycoprops(glcm, 'Correlation');

在上面的代码中，graycomatrix()函数构建了灰度共生矩阵，其中指定了灰度级数为8。graycoprops()函数计算了灰度共生矩阵的对比度和相关性。需要注意的是，Offset参数指定了灰度共生矩阵的方向，这里是水平方向。