matlab代码实现图像二值化

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matlab代码实现图像二值化

详 情 说 明

在MATLAB中实现图像二值化通常需要将灰度图像转换为只有黑白两色的二值图像，关键在于自动确定合适的阈值。常见的方法包括Otsu算法和自适应阈值法，这里我们重点介绍基于Otsu方法的自动阈值获取。

Otsu算法是一种基于类间方差最大化的自动阈值选择方法。它通过分析图像的灰度直方图，寻找能够将前景和背景分离的最佳阈值。算法的核心思想是找到一个阈值，使得分割后的两类像素的类间方差最大。这种方法特别适用于具有双峰直方图的图像。

实现时首先需要将彩色图像转为灰度图像，然后计算图像的直方图分布。通过遍历所有可能的阈值，计算每个阈值对应的类间方差，最后选择使方差最大的那个阈值作为最终的分割阈值。MATLAB内置了graythresh函数可以直接实现Otsu算法，配合im2bw或imbinarize函数即可完成二值化。

对于光照不均匀的图像，可以考虑使用局部自适应阈值方法。这种方法将图像分成若干小块，对每个子区域单独计算阈值，能够更好地处理光照变化的情况。Niblack算法和Sauvola算法是两种常用的局部阈值方法，虽然计算量较大但效果更稳定。