Matlab全局阈值法图像二值分割实现教程

"该资源提供了一个使用Matlab进行全局阈值处理的图像二值分割程序，适用于图像处理初学者。" 在图像处理领域，二值分割是将图像转化为只有两种像素值（通常为0和255，代表黑色和白色）的过程，常用于识别和分析图像中的特定特征。全局阈值法是一种常见的图像二值化方法，它通过一个单一的阈值来决定像素是属于前景还是背景。这个给定的Matlab程序就实现了这一过程。 首先，程序通过`imread`函数读取图像，例如'cameraman.tif'，将其存储在变量`I`中。`double(min(I(:)))`和`double(max(I(:)))`分别获取图像所有像素的最小值和最大值，然后取它们的平均值作为初始阈值`T`。这样设定阈值是为了尽可能地平衡前景和背景的亮度。 接下来，程序进入一个迭代过程，不断调整阈值直到满足停止条件。在循环内部，`g=J>=T`用于创建一个逻辑数组，其中`true`表示像素值大于或等于阈值`T`，`false`则表示小于`T`。然后，`mean(I(g))`计算所有大于或等于阈值的像素的平均值，`mean(I(~g))`计算小于阈值的像素的平均值。将这两个平均值相加再除以2得到新的阈值`Tnext`。如果新旧阈值的差值小于0.5，则认为阈值已经足够稳定，循环结束。 最后，将最终的阈值应用到原始图像`I`上，将大于阈值的像素设为255（白色），小于阈值的设为0（黑色），并将结果存储在`J`中。`find`函数用于找到符合条件的像素位置，并进行赋值操作。程序使用`subplot`显示原图和处理后的二值图像，便于观察效果。 这个程序通过迭代优化的方法寻找一个合适的全局阈值，实现图像的二值化，适用于简单的图像分割场景。但要注意，全局阈值方法可能无法很好地处理光照不均、对比度变化大或者前景与背景亮度相近的图像，对于这些情况，可能需要采用其他更复杂的分割技术，如自适应阈值、Otsu阈值等。