Matlab二值化的詳細闡述

一、Matlab二值化函數

Matlab二值化函數是一種對圖形進行處理的函數。二值化是將圖像像素的灰度級別量化為兩個級別的過程，例如黑色和白色。該函數使用兩種二值化方法。第一種方法是全局閾值法，即將像素分成黑色和白色，根據整個圖像的灰度值的平均值進行分類。第二種方法是局部閾值法，根據每個像素周圍的像素值來確定其應該是黑色或白色。以下是Matlab二值化函數的使用方式：

  BW = im2bw(I, level);
  BW = im2bw(I, h);
  BW = im2bw(I, 'adaptive',h);

其中，I是一個灰度圖像，level是全局閾值，h是局部閾值。

二、Matlab二值化im

Matlab二值化im是將圖像轉換成二值圖像的函數。例如，將灰度圖像的每個像素值與一個閾值進行比較，如果像素值小於閾值，則該像素被設置為0，否則被設置為1。以下是Matlab二值化im的使用方式：

  BW = imbinarize(I);
  BW = imbinarize(I, level);
  BW = imbinarize(I, 'adaptive');

其中，I是一個灰度圖像，level是全局閾值。

三、Matlab二值化處理代碼

下面是一個示例代碼，展示了如何使用 Matla 進行二值化處理：

  % 讀取圖像
  I = imread('test.jpg');

  % 轉為灰度圖像
  grayI = rgb2gray(I);

  % 顯示原圖像
  subplot(2,2,1);imshow(I),title('原圖像');

  % 顯示灰度圖像
  subplot(2,2,2);imshow(grayI);title('灰度圖像');

  % 全局閾值法
  BW1 = im2bw(grayI, graythresh(grayI));
  subplot(2,2,3);imshow(BW1);title('全局閾值法');

  % 局部閾值法
  BW2 = imbinarize(grayI,'adaptive','ForegroundPolarity','dark','Sensitivity',0.1);
  subplot(2,2,4);imshow(BW2);title('局部閾值法');

四、Matlab二值化三種方法

Matlab二值化有三個主要方法：

1、全局閾值法

全局閾值法是將灰度圖像的所有像素值分成兩部分，一部分為黑色，一部分為白色。這種方法適用於圖像的背景和前景強度差異明顯的情況。以下是全局閾值法的使用方式：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);
  BW = im2bw(grayI, level);
  imshow(BW);

2、局部閾值法

局部閾值法將每個像素周圍的像素值與一個閾值進行比較，以確定它應該是黑色還是白色。這種方法適用於圖像中的不同區域具有不同的灰度強度。以下是局部閾值法的使用方式：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  BW = imbinarize(grayI,'adaptive','ForegroundPolarity','dark','Sensitivity',0.1);
  imshow(BW);

3、灰度平均值法

灰度平均值法使用圖像中所有像素的平均灰度值作為閾值。如果一個像素的灰度值小於平均值，則該像素被設置為黑色，否則被設置為白色。該方法適用於圖像的前景和背景強度差異不明顯的情況。以下是灰度平均值法的使用方式：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  avg = mean(grayI(:));
  BW = im2bw(grayI, avg/255);
  imshow(BW);

五、Matlab二值化演算法

Matlab二值化演算法是指如何確定二值化的閾值。

1、全局閾值法演算法

全局閾值法演算法使用的是相對簡單的方法。首先，計算圖像的灰度直方圖，然後找到直方圖中第一個峰的位置作為閾值。這種方法假設圖像的背景和前景的灰度值有一個明顯的峰值分離點。以下是全局閾值法演算法的使用方式：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);
  BW = im2bw(grayI, level);
  imshow(BW);

2、大津法演算法

大津法演算法是在全局閾值法演算法的基礎上進一步優化。該方法通過迭代計算，確定最佳閾值。以下是大津法演算法的使用方式：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);
  BW = imbinarize(grayI, 'adaptive');
  imshow(BW);

六、Matlab二值化處理

Matlab二值化處理是將灰度圖像轉換為二值圖像的過程。以下是使用Matlab進行二值化處理的示例代碼：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);
  BW = im2bw(grayI, level);
  imshow(BW);

在該代碼中，首先讀取圖像，然後將圖像轉換為灰度圖像。接著，使用全局閾值法計算閾值並將圖像二值化，最後展示二值圖像。

七、Matlab二值化閾值

Matlab二值化閾值是將一個灰度圖像轉換為二值圖像的一個重要參數。以下代碼演示了如何生成閾值：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);

在該代碼中，首先讀取圖像，然後將圖像轉換為灰度圖像。接著，使用Matlab自帶函數graythresh計算全局閾值。

八、Matlab二值化閾值顯示

Matlab二值化閾值顯示是指將二值化處理過程中的閾值顯示在圖像上。以下代碼演示了如何將閾值顯示在圖像上：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  level = graythresh(grayI);
  BW = im2bw(grayI, level);
  imshowpair(grayI, BW, 'montage');

在該代碼中，首先讀取圖像，然後將圖像轉換為灰度圖像。接著，使用全局閾值法計算閾值並將圖像二值化。最後，使用imshowpair函數將原圖像和二值化圖像並排顯示。

九、Matlab二值化處理灰度平均值法

灰度平均值法是Matlab二值化的一種重要方法。以下是使用該方法進行二值化處理的示例代碼：

  I = imread('test.jpg');
  grayI = rgb2gray(I);
  avg = mean(grayI(:));
  BW = im2bw(grayI, avg/255);
  imshow(BW);

在該代碼中，首先讀取圖像，然後將圖像轉換為灰度圖像。接著，計算灰度圖像的灰度平均值並使用其作為閾值，最終將圖像二值化並進行展示。