MATLAB运用全局阈值对图像进行二值化

MATLAB提供了`im2bw`函数用于将灰度图像转换为二值图像，其中可以使用全局阈值进行二值化操作。

以下是使用全局阈值对图像进行二值化的示例代码：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算全局阈值
thresh = graythresh(gray_img);

% 使用全局阈值进行二值化
binary_img = im2bw(gray_img, thresh);

% 显示原图和二值化后的图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_img)
title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(binary_img)
title('Binary Image');

在上面的代码中，首先读取一张彩色图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用`graythresh`函数计算出全局阈值。最后，使用`im2bw`函数将灰度图像二值化，并将结果显示出来。

需要注意的是，`im2bw`函数默认使用Otsu方法来计算二值化阈值。如果要使用其他方法，可以在函数调用中指定。

相关问题

matlab运用全局阀值（OSTU 阈值）进行二值化得到 bw_Ostu

好的，针对您的问题，我可以为您提供以下 Matlab 代码：

% 读入图像
img = imread('your_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图
gray = rgb2gray(img);

% 计算 OSTU 阈值
level = graythresh(gray);

% 将图像进行二值化处理
bw_Ostu = imbinarize(gray, level);

这段代码可以将您的图像进行二值化处理，并且使用 OSTU 阈值选择最佳的阈值进行二值化。注意，这段代码中的 `your_image.jpg` 需要替换成您自己的图像文件名。

用MATLAB对4.jpg 对图像进行去噪、增强处理; 运用全局阀值进行二值化; 用膨胀腐蚀等形态学方法实现提取。 运用局部阀值进行二值化。

首先，导入图像并显示：

img = imread('4.jpg');
imshow(img);

然后，对图像进行去噪和增强处理，可以使用MATLAB的`medfilt2`和`imadjust`函数：

% 去噪
img_denoised = medfilt2(img);

% 增强
img_enhanced = imadjust(img_denoised);

接下来，使用全局阈值进行二值化，可以使用MATLAB的`graythresh`和`imbinarize`函数：

% 全局阈值二值化
global_threshold = graythresh(img_enhanced);
img_global_binary = imbinarize(img_enhanced, global_threshold);

然后，使用膨胀和腐蚀等形态学方法进行提取，可以使用MATLAB的`imdilate`和`imerode`函数：

% 膨胀
se = strel('disk', 5);
img_dilated = imdilate(img_global_binary, se);

% 腐蚀
img_eroded = imerode(img_dilated, se);

最后，使用局部阈值进行二值化，可以使用MATLAB的`adaptiveThreshold`函数：

% 局部阈值二值化
img_local_binary = imbinarize(img_enhanced, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);

完整代码如下：

img = imread('4.jpg');
imshow(img);

% 去噪
img_denoised = medfilt2(img);

% 增强
img_enhanced = imadjust(img_denoised);

% 全局阈值二值化
global_threshold = graythresh(img_enhanced);
img_global_binary = imbinarize(img_enhanced, global_threshold);

% 膨胀
se = strel('disk', 5);
img_dilated = imdilate(img_global_binary, se);

% 腐蚀
img_eroded = imerode(img_dilated, se);

% 局部阈值二值化
img_local_binary = imbinarize(img_enhanced, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1); imshow(img); title('原图');
subplot(2,2,2); imshow(img_global_binary); title('全局阈值二值化');
subplot(2,2,3); imshow(img_eroded); title('形态学提取');
subplot(2,2,4); imshow(img_local_binary); title('局部阈值二值化');