自动双阈值的matlab代码（matlab中阈值）

今天给各位分享自动双阈值的matlab代码的知识，其中也会对matlab中阈值进行解释，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--数字图像处理 Otsu算法（双阈值）
• 2、用matlab求图像阈值分析程序，急啊~
• 3、请帮忙解释下这段matlab程序的意思，希望是一句一句的
• 4、如何利用Matlab实现二值化？？其中最关键的阈值怎样提取啊？

MATLAB--数字图像处理 Otsu算法（双阈值）

该算法就是利用otsu算法计算出两个阈值

公式

g=w0 (u0-u)^2+w1 (u1-u) ^2+ w2*(u2-u) ^2

g最大值时，就可以选出两个阈值

求两个阈值

利用这两个阈值分割图像

主函数调用

用matlab求图像阈值分析程序，急啊~

我给你提供2种方法，一种是直方图阈值法一种是最大类间方差

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

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

请帮忙解释下这段matlab程序的意思，希望是一句一句的

代码后面多了个end。

[M,N]=size(I);%%得到I的行数和列数

for k = 1: 3 %%最外层循环

J = zeros(M,N);%%建立和I一样大小的0矩阵，用以得到新的图像

for i = 1: M

for j = 1:N

temp = I(i, j);%%i，j为坐标，把I中横坐标为i，纵坐标为j处的像素值赋给temp

s1 = 0; s2 = 0;%%初始化s1和s2

range = [k: -1: 1];%%当k=1时，range=1；当k=2时，range=[2,1]；当k=3时，range=[3,2,1]

for d = range%%d和range取一样的值

s1 = 2^(8-d) + s1; s2 = 2^(8-d+1);%%s2没有进行累加，那么当d=1时，s2=256；当d=[2,1]时，第一次循环d=2，s2=128，第二次循环d=1，s2=256，该值覆盖128，所以最终s2=256；当d=[3,2,1]时，同样的道理，s2=256。s1进行累加，当d=1时，s1=128；当d=[2,1]时，第一次循环d=2，s1=64，第二次循环d=1，s1=128，所以最终s1=128+64=192；当d=[3,2,1]时，第一次循环d=3，s1=32，第二次循环d=2，s1=64，第三次循环d=1，s1=128，所以最终s1=128+64+32=224。

if temp = s1 temp s2;

J(i, j) = 255; break;%%判断temp是否在s1和s2范围之内，是的话给J(i,j)赋值255。其实就是双阈值分割

end

end

end

end

J = uint8(J);

figure; imshow(J);%%显示图像J，总共三幅，第一幅的阈值128=temp256,第二幅的阈值192=temp256,第三幅的阈值224=temp256

end

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');

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