利用阈值法分割图像的matlab程序和实验报告

资 源 简 介

利用阈值法分割图像的matlab程序和实验报告

详 情 说 明

阈值法是最基础的图像分割技术之一，通过选取合适的灰度阈值将图像分为前景和背景两部分。这种方法简单直观，特别适合处理具有明显灰度对比度的图像，如文档扫描件或医学影像。

在Matlab中实现阈值法通常包含以下步骤：首先读取待处理图像并转换为灰度图。接着计算图像直方图，分析灰度分布特征。然后根据算法（如Otsu法或手动设定）确定最佳阈值。最后将图像二值化，灰度大于阈值的像素置为前景，其余为背景。

实验报告部分应当包含算法原理说明、处理流程图、不同阈值的效果对比图。特别要记录手动阈值与自动阈值算法的差异，比如大津算法如何通过类间方差最大化自动寻找阈值。对于初学者，建议尝试对同一图像测试多种阈值策略，观察分割结果对后续处理（如边缘检测）的影响。

典型实验结果应包括：原图与分割图的并排对比、阈值选取依据（如直方图波谷位置）、算法在低对比度图像上的局限性分析。报告中可附关键Matlab函数说明，如im2bw（新版为imbinarize）、graythresh等，但重点应放在参数调整对结果的影响上。