matlab大律法求自适应阈值

最新推荐文章于 2025-07-01 15:42:53 发布
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本文介绍了一种使用 MATLAB 对灰度图像进行二值化处理的方法。通过 imread 函数读取图像，利用 graythresh 函数确定阈值，并通过 im2bw 函数将图像转换为黑白二值图像。最后使用 imshow 函数显示处理后的图像。
I=imread('');
level=graythresh(I);
BW=im2bw(I,level);
imshow(BW);
【图像处理】——图像的二值化操作及阈值化操作（固定阈值法（全局阈值法——大津法OTSU和三角法TRIANGLE）和自适应阈值法（局部阈值法——均值和高斯法））
python_AI_fans的博客
07-03 1万+
即将图像的灰度值按照一定的阈值将其变成只有0（黑色）和255（白色），这样便于目标区域和背景区域分隔开，实际上一般是黑色即灰度值为0作为背景（暗域），白色即灰度值为255作为前景即目标区域（亮域） 常用方法有直接阈值法（全局5+2）、自适应阈值法（2） 自定义也是可行的，如将全局平均值、中值等作为阈值，或者局部的中值等作为阈值
基于Matlab的自适应多阈值图像分割算法
2301_78484069的博客
08-06 570
其中，图像分割是图像处理的重要领域之一，其目的是将图像分割成不同的区域以便于更好地理解和处理。多阈值图像分割是常见的一种图像分割方法。本文介绍了基于Matlab实现的自适应多阈值图像分割算法，并提供了该算法的代码实现。可以发现，经过自适应多阈值图像分割算法处理后，Lena图像能够得到更好的分割效果，各个子区域有较好的清晰度和分割准确度。自适应多阈值图像分割算法是基于粒子群优化算法的图像分割技术。该算法根据图像特点，自适应地选择多个阈值对图像进行分割，并通过粒子群算法来优化这些阈值，得到更好的分割效果。
自适应阈值分割matlab算法
05-30
用于图像处理的自适应阈值分割算法，在matlab上实现的
MATLAB自适应阈值分割
10-28
一个比较好的程序，MATLAB自适应阈值分割方法
MATLAB图像自适应阈值分割
11-30
基于MATLAB的图像自适应阈值分割代码
用matlab实现自适应图像阈值分割，可用.rar
08-27
用matlab实现自适应图像阈值分割,代码可用，希望能帮助到大家
Matlab图像处理-自适应阈值
qq_20660115的博客
09-10 1036
在许多的情况下，背景的灰度值并不是常数，物体和背景的对比度在图像中也有变化。这时，一个在图像中某一区域效果良好的阈值在其它区域却可能效果很差。在这种情况下，把灰度阈值取成一个随图像中位置缓慢变化的函数值是适宜的。一种处理这种情况的方法就是将图像进一步细分为子图像，并对不同的子图像使用不同的阈值进行分割。这种方法的关键问题是如何将图像进行细分和如何为得到的子图像估计阈值。示例代码。
FPGA图像OTSU自适应阈值实现
最新发布
Sn_Mn的博客
07-01 1058
最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的，是一种自适合于双峰情况的自动求取阈值的方法，又叫大津法，简称OTSU。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。该模块的代码参考了FPGA图像处理_OTSU算法的实现（含源码）_fpga 实现otsu-优快云博客。
% 使用大律法计算全局阈值 global_level = graythresh(sharpened_img); % 将全局阈值转换为适合 'Sensitivity' 的范围 sensitivity = global_level * 0.9; % 根据经验调整敏感度 % 自适应二值化结合敏感度 binary_img = imbinarize(sharpened_img, 'adaptive', 'Sensitivity', sensitivity); inverted_img = ~binary_img; % 显示结果 axes(handles.ax_processed); imshow(inverted_img); title('结合大律法与自适应二值化的图像'); 请在这个基础上修改
06-17
% 使用大律法计算全局阈值 global_level = graythresh(sharpened_img); % 计算图像的标准差（衡量对比度） image_contrast = std(double(sharpened_img(:))) / 255; % 动态调整敏感度 if image_contrast > 0.1 % ...
MATLAB图像分割技术：大律法应用解析
大律法，也被称作Otsu's Method，是一种自适应的阈值确定方法，由日本学者大津展之在1979年提出。该方法在图像二值化处理中非常有效，它的目的是通过最小化类内方差或最大化类间方差来确定一个最佳的全局阈值。在...
MATLAB自适应阈值分割代码
11-13
目前有很多阈值分割的程序，但是大部分需要自己手动设置阈值，这样就导致分割精度不高，此程序可以自动求取最佳阈值，分割效果很好。
一种自适应阈值的运动目标提取算法
02-23
为了准确地划分运动目标和背景区域,提出一种自适应阈值的运动目标提取算法,对现有基于背景差的提取算法进行改进。本算法将运动目标和背景作为两个聚类,对图像中的点按像素灰度进行分类,以聚类间的方根—算术均值距离最大作为分割阈值选择的准则,使得运动目标提取算法中二值化阈值能够自动更新,从而实现对运动目标的准确完整提取。实验结果表明,该算法能够较准确快速地提取运动目标,并对环境亮度突变、背景存在微小运动等情况具有较好的鲁棒性。
大律法图像分割MATLAB
12-30
图像分割、MATLAB、大律法
自适应门限os_far matlab源代码
08-04
自适应门限os_far matlab源代码
OSTU多阈值分割MATLAB程序
01-26
Ostu方法又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为： 1) 先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量 2) 归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点 3) i表示分类的阈值，也即一个灰度级，从0开始迭代 4) 通过归一化的直方图，统计0~i 灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做前景像素) 所占整幅图像的比例w0，并统计前景像素的平均灰度u0；统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素) 所占整幅图像的比例w1，并统计背景像素的平均灰度u1； 5) 计算前景像素和背景像素的方差 g = w0*w1*(u0-u1) (u0-u1) 6) i++；转到4)，直到i为256时结束迭代 7）将最大g相应的i值作为图像的全局阈值
matlab实现大律法,Otsu算法(大律法或最大类间方差法)
weixin_34546240的博客
03-19 1720
Otsu算法(大律法或最大类间方差法)(2013-03-07 10:54:02)Otsu算法(大律法或最大类间方差法)一、Otsu最大类间方差法原理利用阈值将原图像分成前景，背景两个图象。前景：用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度后景：用n2,sum-csum,m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何...
自适应阈值图像分割算法的多种实现及Matlab源码
ByteJolt的博客
09-10 354
大津法通过最大化类间方差选择最佳阈值，局部均值自适应阈值法使用局部块的平均灰度值作为阈值，而局部高斯自适应阈值法则使用局部块的高斯加权平均灰度值作为阈值。自适应阈值图像分割算法是一种常用的方法，它基于图像的局部特性来选择不同的阈值，从而实现更准确的分割结果。局部高斯自适应阈值法与局部均值自适应阈值法类似，不同之处在于它使用局部块的高斯加权平均灰度值作为阈值。局部均值自适应阈值法将图像分成小的局部块，并计算每个局部块的平均灰度值作为阈值。自适应阈值图像分割算法的多种实现及Matlab源码。
基于MATLAB的图像自适应阈值分割程序
热门推荐
chenzhaowei521的博客
11-30 2万+
最近写了一个基于直方图的图像阈值分割作业，代码如下： clear all; g=imread('Test_Img_1.jpg');  %g=rgb2gray(I); %thresh(g,99,130,150); %figure(2)     %绘制直方图 [cnts, x] = imhist(g, 256); [m, n] = size(g); prob = cnts / m /
自适应二值化的经典方法------大律法
03-01 144
http://blog.sina.com.cn/s/blog_98ddf7cb0101chu3.html http://blog.youkuaiyun.com/tingfengshr/article/details/2910075 大津法由大津于1979年提出，对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。图像的...
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