全局阈值分割法分割图像matlab代码

下面是一个使用 MATLAB 实现全局阈值分割法分割图像的示例代码：

% 读入图像
I = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);

% 计算图像的全局阈值
T = graythresh(Igray);

% 对图像进行二值化处理
Ibw = im2bw(Igray, T);

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

在这个示例中，我们首先读入一张彩色图像，然后将其转换为灰度图像。接着，我们使用 `graythresh` 函数计算图像的全局阈值，然后使用 `im2bw` 函数将图像进行二值化处理。最后，我们使用 `subplot` 和 `imshow` 函数将原始图像和二值化图像显示在同一个窗口中。

相关问题

局部阈值分割法matlab,求matlab图像直方图阈值分割算法（包含预处理步骤）

局部阈值分割法是一种基于图像局部特征的分割方法，可以有效对处理图像中不同区域的灰度特征进行分割，从而得到更好的图像分割效果。以下是基于matlab的局部阈值分割算法（包含预处理步骤）：

1. 读入图像并进行预处理操作，如平滑滤波、灰度化等。

img = imread('image.jpg');
img = rgb2gray(img);
img = medfilt2(img, [3 3]);

2. 对图像进行分割，使用均值平均法计算图像的全局阈值。

global_threshold = graythresh(img);
binary_global = imbinarize(img, global_threshold);

3. 对图像进行分块处理，使用局部阈值法计算图像的局部阈值，并进行分割。

[row, col] = size(img);
block_size = 25;
binary_local = zeros(row, col);
for i = 1:block_size:row
    for j = 1:block_size:col
        block = img(i:min(i+block_size-1, row), j:min(j+block_size-1, col));
        local_threshold = graythresh(block);
        binary_local(i:min(i+block_size-1, row), j:min(j+block_size-1, col)) = imbinarize(block, local_threshold);
    end
end

4. 可以通过比较全局阈值法和局部阈值法的结果，来选择更加适合图像特征的分割方法。

imshowpair(binary_global, binary_local, 'montage');

以上就是基于matlab的局部阈值分割算法，可以根据实际需要对预处理步骤和分割参数进行调整。

在matlab软件中，使用全局阈值分割法处理图片时使白色部分和黑色部分颜色互换的具体方法和代码

使用全局阈值分割法处理图片时，可以使用imbinarize函数将图像二值化，然后使用imcomplement函数反转二值化后的图像，实现白色部分和黑色部分颜色互换。

以下是MATLAB代码示例：

% 读取图片
img = imread('example.png');

% 将图像二值化
threshold = graythresh(img);
binaryImg = imbinarize(img, threshold);

% 反转二值化后的图像
complementImg = imcomplement(binaryImg);

% 显示处理后的图像
imshow(complementImg);

注：在使用imbinarize函数时，需要指定阈值，可以使用graythresh函数自动计算阈值。