Matlab实现灰度图像自适应二值化处理

本篇MATLAB代码主要介绍了如何对灰度图像进行二值化处理，以及在图像处理流程中的自动适应性滤波、阈值确定和滤波操作。首先，代码从指定的文件夹中读取所有的.jpg格式图像，并将这些图像转换为灰度图像。以下是一些关键知识点： 1. **图像读取与预处理**： 使用`imread`函数从指定路径读取图像，然后通过`rgb2gray`函数将彩色图像转换成灰度图像，以便于后续处理。`i1 = rgb2gray(i)`这一行就是这个步骤。 2. **二值化处理**： 使用`im2bw`函数对灰度图像进行二值化，这里的`B = im2bw(i1);`表示直接将灰度图像设置为二值，而无需手动设置阈值。另一种方法是`B = (i1) < 40;`，这是基于特定阈值40进行二值化。 3. **滤波操作**： 代码中包含多种滤波技术： - **自适应滤波**：使用Wiener滤波器`im = wiener2(IM, [3,3])`对图像进行平滑处理。 - **阈值确定**：`thresh = graythresh(im)`利用MATLAB内置的全局阈值检测算法，确定最合适的二值化阈值。 - **其他滤波方法**：还有中值滤波（使用`imfilter`函数）和均值滤波（使用`medfilt2`函数），但在这段代码中并未实际应用。 4. **图像保存**： 对于每一张处理过的图像，代码将其保存到`saveddir`目录下，文件名保留原图名。`imwrite(im, savedname)`用于保存处理后的二值化图像。 5. **循环遍历**： 通过`for`循环，代码可以处理文件夹中的所有图像，实现了批量处理。 6. **异常处理**： 使用`if img_num > 0`检查文件夹中是否存在图像，避免空文件夹导致错误。如果存在图像，则逐个处理。 通过这段MATLAB代码，用户能够理解如何使用MATLAB进行灰度图像的二值化处理，包括基本的图像读取、转换、滤波和二值化过程，同时也能了解到图像处理中的一些常用滤波方法及其应用。这对于图像处理初学者和专业开发者来说，是一个实用的示例。