matlab代码实现自适应阈值算法

资 源 简 介

matlab代码实现自适应阈值算法

详 情 说 明

自适应阈值算法是一种根据图像局部特性动态调整阈值的图像分割方法，特别适用于光照不均匀的场景。MATLAB实现该算法的核心思路是：

基本原理 自适应阈值通过分析像素邻域（如15×15窗口）的灰度特性，计算局部阈值。常见方法包括： 局部均值法：阈值=窗口均值-C（常量） 高斯加权法：使用高斯核加权计算局部阈值

算法流程 将图像划分为多个子区域 对每个区域计算统计量（均值/中值） 根据统计量和偏移量生成阈值矩阵 逐像素比较原图与阈值矩阵实现二值化

实现要点 使用`im2col`将图像分块提升处理效率 通过`colfilt`或`nlfilter`实现滑动窗口计算 参数调整：窗口大小影响细节保留程度，偏移量C控制灵敏度

调用示例 自适应阈值函数通常设计为接受原图、窗口尺寸和偏移参数，输出二值图像。典型调用形式需指定： 输入图像的灰度化处理 窗口大小的奇数值选择（如15或31） 正值偏移量（常用5-15）

该算法克服了全局阈值在光照不均时的局限性，在文档扫描、医学图像分析中效果显著。实际应用时需平衡窗口大小和计算效率，避免过度分割或边缘模糊。