在matlab二值图像中确定阀值代码（matlab将灰度图像转化为二值图像阀值）

今天给各位分享在matlab二值图像中确定阀值代码的知识，其中也会对matlab将灰度图像转化为二值图像阀值进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、matlab中图像怎么找到阈值
• 2、matlab中如何用大津法找出图片合适的阈值？
• 3、如何利用Matlab实现二值化？？其中最关键的阈值怎样提取啊？
• 4、如何在matlab中给图像整体阈值化
• 5、Matlab数字图像处理二值化
• 6、灰度图像找到最佳阈值转换为二值图像的MATLAB程序

matlab中图像怎么找到阈值

给你提供2种方法，一种是直方图阈值法；一种是最大类间方差

1、直方图阈值法

用 MATLAB实现直方图阈值法：

I=imread(' c4.jpg ');

I1=rgb2gray(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I1);

title(' 灰度图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

[m,n]=size(I1); %测量图像尺寸参数

GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量

for k=0:255

GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置

end

subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图

title('灰度直方图')

xlabel('灰度值')

ylabel(' 出现概率')

I2=im2bw(I,150/255);

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('阈值150的分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I3=im2bw(I,200/255); %

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('阈值200的分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

2、自动阈值法：Otsu法

用MATLAB实现Otsu算法：

clc

clear all

I=imread(' c4.jpg ');

subplot(1,2,1),imshow(I);

title('原始图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

level=graythresh(I); %确定灰度阈值

BW=im2bw(I,level);

subplot(1,2,2),imshow(BW);

title('Otsu 法阈值分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

matlab中如何用大津法找出图片合适的阈值？

I

=

imread('coins.png');

level

=

graythresh(I);%%matlab

自带的自动确定阈值的方法，大津法，类间方差

BW

=

im2bw(I,level);%%用得到的阈值直接对图像进行二值化

imshow(BW)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

要大津法的源代码的话，在matlab

command

window

里输入open

graythresh

，该函数就是大津法的源代码。

如何利用Matlab实现二值化？？其中最关键的阈值怎样提取啊？

level = graythresh(I) 计算全局阈值(level) ，该阈值可以用在将强度图像转换为二进制图像的函数 im2bw 中。level 是在[0, 1]内归一化的强度值。这个是全局阈值的选取，matlab自带的函数。

I=imread(' c4.jpg ');%读入一幅图

subplot(2,3,1);

imshow(I);

title('原始图像')；

level = graythresh(I);

I1=im2bw(I,level);

subplot(2,3,2);

imshow(I1);

title('二值图像');

如何在matlab中给图像整体阈值化

阈值分割就是针对灰度图像的，通过设定一个阈值可以在分割后达到二值化的效果。对彩色图像进行阈值分割，当然也是转成灰度图后进行分割了。

假如你对各个颜色分量分别进行阈值化，我给你试了试

a=imread('a.jpg');

[m,n,d]=size(a);

threshold=90;

for i=1:m

for j=1:n

for k=1:3

if a(i,j,k)90

a(i,j,k)=255;

else a(i,j,k)=0;

end

end

end

end

a_origin=a;

a(:,:,2)=0;

a(:,:,3)=0;

subplot(121),imshow(a);

subplot(122),imshow(a_origin);

效果就是，单个颜色分量的可以阈值分割，但是一起分割就效果不理想了

Matlab数字图像处理二值化

你可以先把原图像a滤波

保存到一个数组中

b

再把原图像a锐化保存到c数组中

b+c构成处理后的图像

用imwrite把这个写到你新的bmp中

或者是在photoshop中直接滤波

然后在图像上锐化即可

灰度图像找到最佳阈值转换为二值图像的MATLAB程序

%采用迭代运算，计算图像的最佳阈值：

%a为原始图像，图像大小为[width,height]

%迭代计算最佳阈值T

% output 是输出的结果图像

value=255/2; %设定初始迭代阈值T0

old=0; % 前一次迭代计算得到的阈值

%1. 迭代运算过程，计算最佳分割阈值。

while(abs(value-old)0.1)

%阈值分割就是将像素分割成两类，现用 sum1和 sum2计算两类的和，n和m 用来计数。

% 下面是这些变量的初始化过程

old=value;

sum1=0

n=0;

sum2=0;

m=0;

% 迭代分类过程

for i=1:width

for j=1:height

if a(i,j)value

sum1=sum1+a(i,j);

n=n+1;

else

sum2=sum2+a(i,j);

m=m+1;

end

end

end

%计算新的分割阈值T

value=(sum1/n+sum2/m)/2;

end

% 2. 用得到的最终阈值对图像二值化。

output=a;

for i=1:width

for j=1:height

if a(i,j)value

output(i,j)=0; %output是二值化的结果

end

end

end

在matlab二值图像中确定阀值代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于matlab将灰度图像转化为二值图像阀值、在matlab二值图像中确定阀值代码的信息别忘了在本站进行查找喔。