matlab代码实现阈值分割算法

资 源 简 介

matlab代码实现阈值分割算法

详 情 说 明

阈值分割是图像处理中常用的技术，通过设定阈值将灰度图像转换为二值图像。Matlab提供了强大的工具来实现这一过程。

基本原理 阈值分割的核心思想是选择一个最佳阈值，将图像像素分为前景和背景两类。常见的全局阈值法包括OTSU算法（最大类间方差法）和基于直方图的双峰法。

实现要点 灰度转换：若原始图像是彩色的，需先转换为灰度图像。 阈值计算：OTSU算法通过遍历所有可能的阈值，计算类间方差，选择使方差最大的阈值作为最优分割点。 二值化处理：根据阈值将像素值分为0（背景）和1（前景），生成二值图像。

扩展应用 阈值分割常用于医学图像分析、车牌识别等领域。对于光照不均的图像，可结合局部自适应阈值（如Sauvola算法）提升效果。Matlab的`imbinarize`函数已内置OTSU算法，可直接调用简化流程。