MATLAB实现图像阈值化分割

资 源 简 介

MATLAB实现图像阈值化分割

详 情 说 明

图像阈值化分割是数字图像处理中的基础技术，通过将灰度图像转换为二值图像来区分目标与背景。MATLAB提供了简洁高效的实现方式，核心思路是基于像素灰度值的分布特性选择临界阈值。

全局阈值法 最典型的是Otsu算法，它能自动计算使类间方差最大的阈值。MATLAB内置的`graythresh`函数封装了这一算法，配合`im2bw`（旧版本）或`imbinarize`（新版本）即可实现分割。该方法适合直方图呈现明显双峰的图像。

局部自适应阈值 对于光照不均的图像，可采用`adaptthresh`函数计算局部阈值，再通过`imbinarize`应用。这种方法将图像分块，分别计算阈值，能有效处理阴影或渐变亮度区域。

多阈值扩展 需要分割多类目标时，可通过`multithresh`函数指定阈值数量，结合`imquantize`实现多级分类。例如医学图像中区分不同组织密度。

MATLAB的优势在于其丰富的图像处理工具箱和直观的矩阵操作，用户无需手动编写复杂的分割算法，只需合理选择函数并调整参数即可快速验证效果。实际应用中需注意预处理（去噪、增强）和后处理（形态学操作）的配合。