灰度图像二值化方法matlab代码
matlab大津法二值化函数
matlab大津法二值化函数Matlab大津法二值化函数是一种常用的图像二值化方法，在图像处理领域有着广泛的应用。
本文将从大津法的原理、实现步骤和应用案例等方面进行介绍。
一、大津法的原理大津法是由日本学者大津展之于1979年提出的一种图像二值化方法，其原理基于最大类间方差的思想。
其核心思想是通过寻找一个阈值，使得图像的前景和背景之间的类间方差最大化，从而达到最佳的图像分割效果。
具体而言，大津法通过计算图像的灰度直方图，得到各个灰度级出现的概率分布。
然后，根据这个概率分布计算出各个灰度级对应的类内方差和类间方差。
最后，选择使得类间方差最大的灰度级作为阈值，将图像分割为前景和背景两部分。
二、大津法的实现步骤1. 读取图像并转化为灰度图像；2. 统计灰度直方图，得到各个灰度级出现的概率分布；3. 计算各个灰度级对应的类内方差和类间方差；4. 选择使得类间方差最大的灰度级作为阈值；5. 根据阈值将图像进行二值化处理。
三、大津法的应用案例大津法作为一种简单而有效的图像二值化方法，在图像处理领域有着广泛的应用。
下面以车牌识别为例，介绍大津法的应用。
在车牌识别中，首先需要对车牌图像进行二值化处理，将车牌的前景（字符）和背景（车牌底色）分离出来。
大津法可以有效地将车牌的前景和背景进行分割，从而方便后续的字符识别。
具体步骤如下：1. 读取车牌图像并转化为灰度图像；2. 对灰度图像进行大津法二值化处理，得到二值化图像；3. 对二值化图像进行形态学处理，去除噪声和不相关的区域；4. 利用字符模板匹配的方法对车牌中的字符进行识别。
通过大津法的二值化处理，可以将车牌图像中的字符和背景分离出来，提高后续字符识别的准确性和效率。
同时，大津法还可以应用于其他图像处理任务，如图像分割、目标检测等。
总结：本文介绍了Matlab中的大津法二值化函数，包括其原理、实现步骤和应用案例。
大津法作为一种常用的图像二值化方法，在图像处理中发挥着重要的作用。
matlab图像各种代码
1，二值化和阈值处理%图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像）I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\DIP-E1增强\DIP-E1增强\p12.tif'); bw=im2bw(I,0.5);%选取阈值为0.5subplot(1,3,1);imshow(I);title('原图');subplot(1,3,2);imshow(bw);title('显示二值图像');J=find(I<150);I(J)=0;J=find(I>=150);I(J)=255;subplot(1,3,3);imshow(I);title(' 图像二值化 ( 域值为150 ） ');2非线性变换%对数变换I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\DIP-E1增强\DIP-E1增强\p12.tif');I=mat2gray(I);%对数变换不支持uint8类型数据，将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double)J=log(I+1);subplot(1,2,1);Imshow(I);%显示图像title('原图');subplot(1,2,2);Imshow(J);title('对数变换后的图像')3，反色变换I1=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\DIP-E1增强\DIP-E1增强\p12.tif'); figure,imshow(I);title('原始图像');I2=imcomplement(I1);figure,imshow(I2);title('反色后图像');4.灰度图像均衡化I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\DIP-E1增强\DIP-E1增强\p12.tif');J=histeq(I);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(J);figure,subplot(1,2,1),imhist(I,64);subplot(1,2,2),imhist(J,64);一打开图片和灰阶化global imglobal xglobal yglobal zx=0.002;y=0.02;z=0.04;[filename,pathname]=...uigetfile();str=[pathname filename];im=imread(str);axes(handles.axes1);imshow(im);title();im = rgb2gray(im);axes(handles.axes2);imshow(im);title();二线性变换global im;global J;J=imadjust(im,[0.3,0.7],[]); axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();axes(handles.axes3);imshow(J);title();axes(handles.axes4);imhist(J);title();三分段线性变换global im;global H;H=double(im);[M,N]=size(H);%½øÐлҶȱ任for i=1:Mfor j=1:Nif H(i,j)<=30H(i,j)=H(i,j);elseif im(i,j)<=150H(i,j)=(200-30)/(150-30)*(H(i,j)-30)+30;elseH(i,j)=(255-200)/(255-150)*(H(i,j)-150)+200;endendend%±ä»»ºóµÄ½á¹ûaxes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();axes(handles.axes3);imshow(uint8(H));title();axes(handles.axes4);imhist(uint8(H));title();四非线性变换global im;global J;global H;J=double (im) ;H=(log(J+1))/10;axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();axes(handles.axes3);imshow(H);title();axes(handles.axes4);imhist(H);title();五生成灰度直方图global im;axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();六直方图均衡化global im;global J;J=histeq(im);axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imshow(J);title();axes(handles.axes3);imhist(im);title();axes(handles.axes4);imhist(J);title一打开图片和灰阶化global imglobal xglobal yglobal zx=0.002;y=0.02;z=0.04;[filename,pathname]=...uigetfile();str=[pathname filename]; im=imread(str);axes(handles.axes1);imshow(im);title();im = rgb2gray(im);axes(handles.axes2);imshow(im);title();二线性变换global im;global J;J=imadjust(im,[0.3,0.7],[]); axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();axes(handles.axes3);imshow(J);title();axes(handles.axes4);imhist(J);title();三分段线性变换global im;global H;H=double(im);[M,N]=size(H);%½øÐлҶȱ任for i=1:Mfor j=1:Nif H(i,j)<=30H(i,j)=H(i,j);elseif im(i,j)<=150H(i,j)=(200-30)/(150-30)*(H(i,j)-30)+30;elseH(i,j)=(255-200)/(255-150)*(H(i,j)-150)+200;endendend%±ä»»ºóµÄ½á¹ûaxes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();axes(handles.axes3);imshow(uint8(H));title();axes(handles.axes4);imhist(uint8(H));title();四非线性变换global im;global J;global H;J=double (im) ;H=(log(J+1))/10;axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();axes(handles.axes3);imshow(H);title();axes(handles.axes4);imhist(H);title();五生成灰度直方图global im;axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();六直方图均衡化global im;global J;J=histeq(im);axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imshow(J);title();axes(handles.axes3);imhist(im);title();axes(handles.axes4);imhist(J);title平滑处理用3*3屏蔽窗口的8近邻均值进行滤波for(int j=1;j<height-1;j++){for(int i=1;i<wide-1;i++){averg=0;averg=(int)((p_data[(j-1)*wide+(i-1)]+p_data[(j-1)*wide+i]+p_data[(j-1)*wide+(i+1)]+p_data[j*wide+(i-1)]+p_data[j*wide+i+1]+p_data[(j+1)*wide+(i-1)]+p_data[(j+1)*wide+i]+p_data[(j+1)*wide+i+1])/8); //求周围8近邻均值if(abs(averg-p_temp[j*wide+i])>127.5)p_temp[j*wide+i]=averg;}}利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理I=imread('aaa.jpg');imshow(I);J1=imnoise(I,'salt & pepper'); % 叠加椒盐噪声figure,imshow(J1);f=double(J1); % 数据类型转换，MATLAB不支持图像的无符号整型的计算g=fft2(f); % 傅立叶变换g=fftshift(g); % 转换数据矩阵[M,N]=size(g);nn=2; % 二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器d0=50;m=fix(M/2); n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % 计算低通滤波器传递函数result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(real(J2));figure,imshow(J3); % 显示滤波处理后的图像归一化OTSU算法代码：I=imread(' E:\360Apps\tupian.bmp');th=graythresh(I);J=im2bw(I,th);imshow(I);subplot(122)imshow(J);Bernsen算法代码：clc;clear allclose allI=imread('****');[m,n] = size(I);I_gray=double(I);T=zeros(m,n);M=3;N=3;for i=M+1:m-Mfor j=N+1:n-Nmax=1;min=255;for k=i-M:i+Mfor l=j-N:j+Nif I_gray(k,l)>maxmax=I_gray(k,l);endif I_gray(k,l)<minmin=I_gray(k,l);endendendT(i,j)=(max+min)/2;endendI_bw=zeros(m,n);for j=1:nif I_gray(i,j)>T(i,j)I_bw(i,j)=255;elseI_bw(i,j)=0;endendendsubplot(121),imshow(I);subplot(122),imshow(I_bw);改进的Bernsen算法代码：clc;clear allclose allI=imread('****');I_gray=double(I);[m,n] = size(I);a=0.3;A=0;T1=0;S=0;for i=1:mfor j=1:nA=A+I_gray(i,j) ;endendA=A*0.9;while(S<A)T1=T1+1;for i=1:mfor j=1:nif(I_gray(i,j)==T1)S=S+I_gray(i,j);endendendendT2=zeros(m,n);T3=zeros(m,n);M=3;N=3;for i=M+1:m-Mfor j=N+1:n-Nmax=1;min=255;for k=i-M:i+Mfor l=j-N:j+Nif I_gray(k,l)>maxmax=I_gray(k,l);endif I_gray(k,l)<minmin=I_gray(k,l);endendendT2(i,j)=(max+min)/2;T3(i,j)=max-min;endendT4=medfilt2(T2,[M,N]);T5=(T1+T4)/2;I_bw=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nif I_gray(i,j)>(1+a)*T1I_bw(i,j)=255;endif I_gray(i,j)<(1-a)*T1I_bw(i,j)=0;endif (1-a)*T1<=I_gray(i,j)<=(1-a)*T1 if T3(i,j)>a*T1if I_gray(i,j)>=T4(i,j)I_bw(i,j)=255;elseI_bw(i,j)=0;endelse if I_gray(i,j)>=T5(i,j)I_bw(i,j)=255;elseI_bw(i,j)=0;endendendendendsubplot(121),imshow(I);subplot(122),imshow(I_bw);。
matlab自适应阈值分割
matlab自适应阈值分割
在MATLAB中，可以使用函数`imbinarize`进行自适应阈值分割。
该函数可以根据图像的局部统计信息自动计算合适的阈值进行分割。
下面是一个使用`imbinarize`函数进行自适应阈值分割的例子：
读取图像
I = imread('image.jpg');
将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(I);
自适应阈值分割
threshold = adaptthresh(grayImage);
binaryImage = imbinarize(grayImage, threshold);
显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImage);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(binaryImage);
title('自适应阈值分割结果');
在上面的例子中，首先读取图像并将其转换为灰度图像。
然后使用`adaptthresh`函数计算自适应阈值。
最后使用`imbinarize`函数将图像二值化，根据计算得到的阈值进行分割。
最终的结果通过显示函数显示出来。
`imbinarize`函数还可以接受其他参数，如指定阈值类型和输出类型等。
具体可以参考MATLAB的文档来了解更多细节。
matlab二值化处理
matlab二值化处理
Matlab二值化处理是一种常用的图像处理技术，它将一幅图像转化为黑白两种颜色，使得图像中的信息更加明显和易于处理。
在Matlab中，二值化处理主要有两种方法：全局阈值法和自适应阈值法。
全局阈值法是将整幅图像分成两个部分：前景和背景，通过设定一个阈值来划分。
而自适应阈值法则是对图像中的不同区域分别设定阈值，以适应光照变化、噪声等因素的影响。
二值化处理在图像处理中广泛应用，如OCR识别、目标检测等领域。
在Matlab中，通过使用im2bw函数可以实现二值化处理，同时还可以通过调整阈值、卷积核大小等参数来达到更好的效果。
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matlab灰度处理二值化处理
Matlab在图像处理领域有着广泛的应用，其中灰度处理和二值化处理是常见的图像处理方法之一。
本文将详细介绍Matlab中的灰度处理和二值化处理的原理和实现方法。
一、灰度处理1. 灰度图像的概念灰度图像是指图像中每个像素的灰度值介于0-255之间的图像。
在灰度图像中，0代表黑色，255代表白色，中间的灰度值代表了不同程度的灰色。
2. 灰度处理的原理灰度处理是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中，可以通过以下公式实现灰度处理：灰度值 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B其中，R、G、B分别代表彩色图像中的红色、绿色和蓝色分量。
通过对每个像素的RGB分量进行加权求和，可以得到对应的灰度值。
3. 灰度处理的实现在Matlab中，可以使用`rgb2gray`函数实现灰度处理。
具体的代码如下：```matlab读取彩色图像rgbImage = imread('example.jpg');灰度处理grayImage = rgb2gray(rgbImage);显示灰度图像imshow(grayImage);```二、二值化处理1. 二值化图像的概念二值化图像是指将灰度图像中的像素值转换为0或255的图像。
在二值化图像中，像素值为0代表黑色，像素值为255代表白色。
2. 二值化处理的原理二值化处理的目的是将灰度图像中的灰度值转换为0或255。
一般可以通过设置一个阈值，将低于阈值的像素值设为0，将高于阈值的像素值设为255。
3. 二值化处理的实现在Matlab中，可以使用`im2bw`函数实现二值化处理。
具体的代码如下：```matlab读取灰度图像grayImage = imread('example_gray.jpg');设置阈值threshold = 128;二值化处理binaryImage = im2bw(grayImage, threshold/255);显示二值化图像imshow(binaryImage);```三、总结本文详细介绍了Matlab中灰度处理和二值化处理的原理和实现方法。
sobel算子检测边缘 matlab编程
在MATLAB中，使用Sobel算子检测图像边缘的一个基本例子可以如下：matlab复制代码% 读取图像I = imread('your_image.jpg');% 转换为灰度图像I_gray = rgb2gray(I);% 使用Sobel算子进行边缘检测BW = edge(I_gray,'sobel');% 显示原图像和边缘检测后的图像figure,subplot(1,2,1), imshow(I), title('原图像')subplot(1,2,2), imshow(BW), title('Sobel边缘检测后的图像')在上述代码中，首先读取一个图像，然后将其转换为灰度图像。
然后，使用MATLAB 内置的edge函数，指定'sobel'作为方法参数，对灰度图像进行边缘检测。
最后，显示原始图像和经过Sobel边缘检测后的图像。
注意：你需要将'your_image.jpg'替换为你想要处理的图像的文件名。
如果该文件不在MATLAB的当前工作目录中，你需要提供完整的文件路径。
如果你想自己实现Sobel算子而不是使用内置的edge函数，你可以创建一个Sobel算子，然后将其应用于图像。
这是一个基本的例子：matlab复制代码% 读取图像I = imread('your_image.jpg');% 转换为灰度图像I_gray = rgb2gray(I);% 定义Sobel算子Gx = [-101; -202; -101]; % x方向Gy = [121; 000; -1-2-1]; % y方向% 计算图像大小[height, width] = size(I_gray);% 初始化输出图像Ix = zeros(height-2, width-2);Iy = zeros(height-2, width-2);I_edge = zeros(height-2, width-2);% 应用Sobel算子for i = 2:height-1for j = 2:width-1Ix(i-1,j-1) = sum(sum(double(I_gray(i-1:i+1,j-1:j+1)) .* Gx));Iy(i-1,j-1) = sum(sum(double(I_gray(i-1:i+1,j-1:j+1)) .* Gy));% 计算梯度幅度I_edge(i-1,j-1) = sqrt(Ix(i-1,j-1)^2 + Iy(i-1,j-1)^2);endend% 二值化图像BW = I_edge > threshold; % threshold是一个阈值，你需要自己设定% 显示原图像和边缘检测后的图像figure,subplot(1,2,1), imshow(I), title('原图像')subplot(1,2,2), imshow(BW), title('Sobel边缘检测后的图像')注意：在这个例子中，你需要自己设定一个阈值（threshold）来决定哪些像素被视为边缘。
图像分割Matlab代码
图像分割Matlab代码图像分割Matlab代码 (一)图像边缘检测不同方法比较将Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny算子等经典图像分割算法对灰度图像分割的结果进行比较。
Matlab 代码如下:%% 图像边缘检测不同方法比较% Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny算子对灰度图像分割的结果比较clc;clear all;close all;f=imread('8_256_lena.bmp','bmp'); subplot(2,3,1);subimage(f);title('原始图像');[g, t]=edge(f,'roberts',[],'both'); subplot(2,3,2);subimage(g);title('Roberts算子对图像分割的结果');[g, t]=edge(f,'sobel',[],'both'); subplot(2,3,3);subimage(g);title('Sobel算子对图像分割的结果');[g, t]=edge(f,'prewitt',[],'both'); subplot(2,3,4);subimage(g);title('Prewitt算子对图像分割的结果');[g, t]=edge(f,'log'); subplot(2,3,5);subimage(g);title('LOG算子对图像分割的结果'); [g, t]=edge(f,'canny'); subplot(2,3,6);subimage(g);title('Canny算子对图像分割的结果');(二)区域生长法分割图像区域生长法分割图像，matlab代码如下: %% 区域生长法分割图像clc;clear all;close all;f=imread('rice_1.bmp','bmp'); % f=imread('rice.png','png'); %f=imread('8_256_lena.bmp','bmp'); subplot(1,2,1);subimage(f);%选择三个种子点seedx=[63, 10, 85];%rice图的生长点seedy=[30, 56, 60];% seedx=[100, 150, 227];%lena图的生长点% seedy=[56, 130, 189];hold onplot(seedx,seedy,'gs','linewidth',1); title('原始图像及种子点位置');f=double(f);markerim=f==f(seedy(1),seedx(1)); for i=2:length(seedx)markerim=markerim|(f==f(seedy(i),seedx(i)));end%3个种子点区域的阈值thresh=[12,6,12];maskim= zeros(size(f));for i=1:length(seedx)g=abs(f-f(seedy(i),seedx(i)))<=thresh(i);maskim=maskim|g;end[g,nr]=bwlabel(imreconstruct(markerim,maskim),8); % g=mat2gray(g);%以灰度级显示，注释掉此行以二值图像显示subplot(1,2,2);subimage(g);title('三个种子点区域生长分割结果');(三)迭代阈值选择法二值化图像与Otsu阈值选择法二值化图像比较迭代阈值选择法二值化图像与Otsu阈值选择法二值化图像比较的matlab代码如下:%% 迭代阈值选择法二值化图像与Otsu阈值选择法二值化图像比较 clc;clear all;close all;f=imread('8_256_lena.bmp','bmp'); subplot(2,2,1);subimage(f);title('原始图像');f=double(f);T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; done=false;i=0;while ~doner1=find(f<=T);r2=find(f>T);Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2;done=abs(Tnew-T)<1;T=Tnew;i=i+1;endf(r1)=0;f(r2)=1;subplot(2,2,2);subimage(f);title('迭代阈值二值化图像图像');f=imread('8_256_lena.bmp','bmp');subplot(2,2,3);subimage(f);title('原始图像');T=graythresh(f);g=im2bw(f,T);subplot(2,2,4);subimage(g);title('Otsu方法二值化图像');。
Matlab二维灰度图象分析及变换处理.
《基础强化训练》设计报告题目：二维灰度图象的统计分析及变换处理专业班级：学生姓名：指导教师：2010 年 7 月 17 日《基础强化训练》设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：题目: 二维灰度图象的统计分析及（FFT）变换处理课程设计目的：1 较全面了解常用的数据分析与处理原理及方法；2 能够运用相关软件进行模拟分析；3 掌握基本的文献检索和文献阅读的方法；4 提高正确地撰写论文的基本能力。
课程设计内容和要求1 采集一幅像素大于64*64黑白图像；2 常规的数学统计数据处理：计算图象各象素点灰度值得均值、标准差、方差，并绘出灰度直方图；3 采用[FFT（傅立叶变换）]对图像进行分析初始条件：1 MATLAB软件。
2 数字信号处理与图像处理基础知识。
时间安排：第18周周一：安排任务19～20周：仿真设计（鉴主13楼计算机实验室）第20周周六：完成（答辩，提交报告，演示）指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 1Abstract 21 数据采集 31.1图像的选取 31.2 MATLAB读取方法 41.2.1 编辑M文件 41.2.2 图像的读取 41.2.3查看图像的格式 61.2.4 灰度值的获取 72 数据统计处理 82.1 均值计算 82.1.1 原理及计算公式 82.1.2 计算程序及结果 92.2 各像素点灰度值的标准差 92.3 各像素点灰度值的方差 102.4 灰度直方图 113.傅立叶变化 133.1 原理及计算公式 133.2 变换及逆变换程序及结果 143.3对变换后的图像的说明 164.总结（心得体会） 175.参考文献 18摘要MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。