matlab代码实现图像的二值化

资 源 简 介

matlab代码实现图像的二值化

详 情 说 明

MATLAB作为强大的科学计算工具，提供了便捷的图像处理函数库。图像二值化是将灰度图像转换为黑白图像的关键预处理步骤，通常采用阈值分割方法。在MATLAB中可以通过全局阈值法或自适应阈值法实现，其中全局阈值法通过设定固定阈值将像素分为前景和背景两类。

完成二值化后，形态学操作是常见的后续处理手段。膨胀操作通过结构元素扩张白色区域，适合填补空洞或连接断裂部分；腐蚀操作则缩小白色区域，可消除细小噪声。开运算是先腐蚀后膨胀的组合操作，能平滑轮廓并消除突刺；闭运算是先膨胀后腐蚀，可填充细小孔洞。这些操作都可以通过特定结构元素（如矩形、圆形）控制处理效果。

细化处理属于形态学特殊运算，通过迭代删除边界像素保留图像骨架结构。典型的细化算法会检查像素的8邻域关系，在保持连通性的前提下逐步剥离外层像素。该技术在字符识别和医学图像分析中尤为重要。

值得注意的是，MATLAB内置的形态学函数已高度优化，开发者应优先调用这些函数而非重复造轮子。但理解底层算法原理对于特殊场景的自定义处理仍有重要意义，比如非标准结构元素的设计或混合形态学操作的组合应用。