用matlab写一个程序，将图像除色，保留黑白色和仅有灰度部分，然后进行图像分割

以下是一个简单的 Matlab 程序，可以将图像除色，保留黑白色和仅有灰度部分，并进行图像分割：

% 读入图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像转为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% 将图像除色，保留黑白色和仅有灰度部分
mask = grayImg ~= 255;
mask = bwareaopen(mask, 100);
mask = imfill(mask, 'holes');

% 进行图像分割
se = strel('disk', 5);
mask = imclose(mask, se);
mask = imfill(mask, 'holes');
mask = imopen(mask, se);

% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(mask), title('分割结果');

这个程序首先读入图像，然后将图像转为灰度图。接着，使用不等于 255 的像素值创建一个掩膜，以保留黑白色和仅有灰度部分。使用 `bwareaopen` 函数删除小的连通区域，使用 `imfill` 函数填充空洞。然后，使用 `imclose` 和 `imopen` 函数进行形态学处理，以得到更准确的分割结果。最后，将结果显示出来。

请注意，这只是一个简单的例子，实际的图像分割可能需要更复杂的算法和参数调整。

相关问题

用matlab写一个程序，进行彩色图像分割，分割后将该组图像除色，即将有颜色的 线框、字符、底色等目标和区域除去（drop out），保留黑白色和仅有灰度部分

以下是一个基于阈值分割的彩色图像分割的示例程序，其中使用 Otsu 方法确定阈值，并将非灰度部分设置为白色：

% 读取彩色图像
img = imread('color_image.png');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算 Otsu 阈值
threshold = graythresh(gray_img);

% 对每个通道进行阈值分割
for i = 1:3
    channel_img = img(:, :, i);
    binary_img = imbinarize(channel_img, threshold);
    
    % 将非灰度部分设置为白色
    channel_img(binary_img == 0) = 255;
    
    % 替换原图像的通道
    img(:, :, i) = channel_img;
end

% 显示分割后的图像
imshow(img);

请注意，此示例程序假设输入图像为 RGB 格式。如果输入图像为其他格式，需要进行相应的转换。