图像设定阈值二值matlab,“图像类型转换II——使用“导入、导出和转换”中的“阈值法”转换为二值图像”,MATLABImageProcessingToolbox,入门教程,七,之...

1 imbinarize函数

在

【MATLAB Image Processing Toolbox 入门教程二】快速入门之“亮度校正”和“目标识别”

中我们已经简单使用过imbinarize函数，它的作用是使用阈值化方法将灰度图像或者灰度三维体二值化，注意，只能是灰度图像，如果要将其他类型图像转为二值图像，则需要先将其转化为灰度图。接下来我们对其进行详细介绍。

1.1 imbinarize函数使用语法及说明

BW=imbinarize(I)：使用Otsu方法，将I中所有高于全局阈值的像素值替换为1，其余替换为0。imbinarize 使用包含 256 位的图像直方图来计算 Otsu 阈值。

BW=imbinarize(I,method)：使用 method 指定的阈值化方法(‘global’ 或 ‘adaptive’)从图像 I 创建二值图像。

BW=imbinarize(I,T)：使用阈值 T 从图像 I 创建二值图像。T 可以是指定为亮度值标量的全局图像阈值，也可以是指定为亮度值矩阵的局部自适应阈值。

BW=imbinarize(I,‘adaptive’,Name,Value)：使用Name-Value来控制自适应阈值的几个因素，在下面的参数说明中会详细讲解。

1.2 imbinarize函数参数说明

输出参数BW就是一个二值图像，是一个与输入的I大小相同的逻辑数组或逻辑矩阵。下面对输入参数进行讲解。

I：输入的二维灰度图像或三维灰度图像体。注意！！！若直接对RGB图像使用imbinarize函数，则imbinarize函数会将其看做三维体灰度图像，不会单独对每个通道二值化，所以

图像设定阈值二值matlab,“图像类型转换II——使用“导入、导出和转换”中的“阈值法”转换为二值图像”,MATLABImageProcessingToolbox,入门教程,七,之...

1 imbinarize函数

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【MATLAB Image Processing Toolbox 入门教程二】快速入门之“亮度校正”和“目标识别”

中我们已经简单使用过imbinarize函数，它的作用是使用阈值化方法将灰度图像或者灰度三维体二值化，注意，只能是灰度图像，如果要将其他类型图像转为二值图像，则需要先将其转化为灰度图。接下来我们对其进行详细介绍。

1.1 imbinarize函数使用语法及说明

BW=imbinarize(I)：使用Otsu方法，将I中所有高于全局阈值的像素值替换为1，其余替换为0。imbinarize 使用包含 256 位的图像直方图来计算 Otsu 阈值。

BW=imbinarize(I,method)：使用 method 指定的阈值化方法(‘global’ 或 ‘adaptive’)从图像 I 创建二值图像。

BW=imbinarize(I,T)：使用阈值 T 从图像 I 创建二值图像。T 可以是指定为亮度值标量的全局图像阈值，也可以是指定为亮度值矩阵的局部自适应阈值。

BW=imbinarize(I,‘adaptive’,Name,Value)：使用Name-Value来控制自适应阈值的几个因素，在下面的参数说明中会详细讲解。

1.2 imbinarize函数参数说明

输出参数BW就是一个二值图像，是一个与输入的I大小相同的逻辑数组或逻辑矩阵。下面对输入参数进行讲解。

I：输入的二维灰度图像或三维灰度图像体。注意！！！若直接对RGB图像使用imbinarize函数，则imbinarize函数会将其看做三维体灰度图像，不会单独对每个通道二值化，所以