MATLAB 二值化图像处理：方法、代码示例与结果展示

MATLAB 二值化图像处理：方法、代码示例与结果展示

二值化处理是图像处理中的一种重要技术，它将图像转换为只有黑白两种颜色的图像，可以简化图像信息，方便进一步分析和处理。在 MATLAB 中，可以通过以下步骤实现二值化处理：

1. 读入图像并转换为灰度图像
2. 设定一个阈值，将灰度图像中所有像素值大于阈值的像素设置为 255，所有像素值小于等于阈值的像素设置为 0，得到一个二值化图像。
3. 可以使用 imbinarize 函数来自动计算阈值并进行二值化处理，也可以手动设定阈值。

代码示例

% 读入图像并转换为灰度图像
img = imread('lena.png');
gray_img = rgb2gray(img);

% 手动设定阈值进行二值化处理
threshold = 128;
binary_img = gray_img > threshold;

% 使用 imbinarize 函数自动计算阈值进行二值化处理
auto_binary_img = imbinarize(gray_img);

% 显示图像
subplot(2,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(2,2,2), imshow(gray_img), title('灰度图');
subplot(2,2,3), imshow(binary_img), title('手动阈值二值化');
subplot(2,2,4), imshow(auto_binary_img), title('自动阈值二值化');

运行结果

通过以上代码和运行结果，您可以了解 MATLAB 中二值化图像处理的基本操作，并根据您的需求选择合适的阈值设置方法。