MATLAB图像二值化方法

MATLAB中有多种图像二值化的方法。这里主要介绍两种：

1. **Otsu's Thresholding (大津二值化)**[^1]:

   % Load the image
   I = imread('rice.png');
   
   % Convert to grayscale
   I_gray = rgb2gray(I);
   
   % Use graythresh function to find optimal threshold
   bw = graythresh(I_gray);
   disp(['Otsu\'s threshold value: ', num2str(bw * 255)]);

   % Perform binary thresholding
   newII = im2bw(I_gray, bw);
   
   % Display the resulting binary image
   subplot(1,2,2);
   imshow(newII, 'InitialMagnification', 'fit');
   title('Otsu's Binary Image');

2. **形态学操作**[^2]：
形态学操作如腐蚀和膨胀可以用于细化或细化图像边界，从而实现二值化。但在这里没有直接给出形态学操作的具体代码，通常会使用`imerode`（腐蚀）和`imdilate`（膨胀）函数来调整边缘。例如：

   % Assuming wmf1th2_select is a pre-loaded image
   subplot(1,2,2);
   imagesc(wmf1th2_select);
   colormap(gray);
   % Apply morphological operation(s) here, e.g., followed by a closing operation
   % bw_morph = imclose(形态学操作(wmf1th2_select), structuringElement); % 使用自适应结构元素

这里的`structuringElement`可以根据需求定义。