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  • 阈值分割 Matlab

    2016-08-24 21:06:24
    阈值分割 自适应阈值 全局阈值 局部阈值 Matlab
  • matlab开发-使用阈值分割进行图像分割。利用OTSU(I,N)的N阈值方法,将图像I分为N类。
  • 阈值分割matlab程序

    2012-05-19 20:11:40
    这份代码是实现阈值分割matlab程序,可以直接用。
  • otsu为主函数 T为功能函数,直接在matlab运行即可得到刚萨雷斯版数字图像处理第三版第十章例10.16图所示
  • 基于迭代法的自动阈值分割代码,用于matlab图像处理技术。
  • MATLAB——阈值分割(一)

    万次阅读 多人点赞 2018-11-01 23:44:51
    阈值分割是一种简单有效的图像分割方法,适用于分割物体与背景有较强对比的图像,所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于物体,灰度值为255表示前景,否则这些像素点将被排除在物体区域以外,灰度值为0表示背景。...

    阈值分割是一种简单有效的图像分割方法,适用于分割物体与背景有较强对比的图像,所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于物体,灰度值为255表示前景,否则这些像素点将被排除在物体区域以外,灰度值为0表示背景。多阈值分割与单阈值分割并无本质区别,只是分割技巧不同。

    直方图分割
    灰度图像中画面比较简单且对象物的灰度分布比较有规律时,背景和对象物在图像的灰度直方图上各形成一个波峰,由于每两个波峰间形成一个低谷,因而选择双峰间低谷处所对应的灰度值为阈值,可将两个区域分离。
    该方法称为直方图阈值双峰。
    具体实现的方法是先做出图像f(i,j)的灰度直方图,若只出现背景和目标物两区域部分所对应的直方图呈双峰且有明显的谷底,则可以将谷底点所对对应的灰度作为阈值t,然后根据该阈值进行分割即可将目标从图像中分割出来。这种方法适用于目标和背景的灰度差较大,直方图有明显低谷的情况。

    clear all;
    f=imread('peppers.png');
    f=rgb2gray(f);%转换为灰度图像
    f=im2double(f);%数据类型转换
    %全剧阈值
    T=0.5*(min(f(:))+max(f(:)));
    done=false;
    while ~done
    	g=f>=T;
    	Tn=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));
    	done = abs(T-Tn)<0.1;
    	T=Tn;
    end
    display('Threshold(T)-Iterative');%显示文字
    T
    r=im2bw(f,T);
    subplot(221);imshow(f);
    xlabel('(a)原始图像');
    subplot(222);imshow(r);
    xlabel('(b)迭代法全局阈值分割');
    Th=graythresh(f);%阈值
    display('Global Thresholding- Otsu''s Method');
    Th
    s=im2bw(f,Th);
    subplot(223);imshow(s);
    xlabel('(c)全局阈值Otsu法阈值分割');
    se=strel('disk',10);
    ft=imtophat(f,se);
    Thr=graythresh(ft);
    display('Threshold(T) -Local Thresholding');
    Thr
    lt = im2bw(ft,Thr);
    subplot(224);imshow(lt);
    xlabel('(d)局部阈值分割');
    

    直方图阈值分割

    请各位大牛多多指教。刚入门。

    展开全文
  • Matlab分块Otsu阈值分割

    2017-08-31 13:56:03
    Otsu,大津法(最大类间方差)阈值分割。采用分块思想,将一副图像的灰度图分成若干个子图像,对每个子图像进行Otsu阈值分割,再拼接。Matlab2016a
  • 基于MATLAB的图像自适应阈值分割代码
  • 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...
  • Matlab实现图像阈值分割

    万次阅读 多人点赞 2017-11-13 15:40:22
    使用matlab实现阈值分割,实现两种方法,一是人工选择阈值进行分割,而是自动选择阈值进行分割。操作步骤 1、 打开Matlab内容自带的coins.png图像。 2、 观察它的直方图。 3、 人工选定一个阈值,并进行分割。 4...

    使用matlab实现阈值分割,实现两种方法,一是人工选择阈值进行分割,而是自动选择阈值进行分割。

    操作步骤
    1、 打开Matlab内容自带的coins.png图像。
    2、 观察它的直方图。
    3、 人工选定一个阈值,并进行分割。
    4、 使用自动化阈值选定方法,进行分割。

    根据直方图显示,此图像符合双峰分布的基本特征,峰谷大概在120左右,所以人工选择分割的阈值为120,在自动分割上采用Otsu的方法进行自动的图像阈值分割。

    clc,clear
    I=imread('coins.png');
    imshow(I);
    %输出直方图
    figure;imhist(I);
    %人工选定阈值进行分割,选择阈值为120
    [width,height]=size(I);
    T1=120;
    for i=1:width
        for j=1:height
            if(I(i,j)<T1)
                BW1(i,j)=0;
            else 
                BW1(i,j)=1;
            end
        end
    end
    figure;imshow(BW1),title('人工阈值进行分割');
    %自动选择阈值
    T2=graythresh(I);
    BW2=im2bw(I,T2);%Otus阈值进行分割
    figure;imshow(BW2),title('Otus阈值进行分割');
    
    

    这里写图片描述

    展开全文
  • 该文件为图像处理实验的matlab代码,针对阈值分割的部分,程序也是较为简单,不会涉及太多复杂的计算
  • 一维Otsu,大津法(最大类间方差法)阈值分割Matlab2016a,同一原理推导的两种公式求解类间方差,数值计算原因导致结果有所差异。
  • 详细的大津阈值分割方法,有注释,可以看懂
  • MATLAB自编程实现阈值图像分割

    千次阅读 2019-11-30 00:52:01
    将搜索到的谷底对应的灰度值作为灰度阈值,并对大于或小于灰度阈值的部分作相应的处理 将图像中所有灰度值大于阈值的像素点认为是组成物体的点,称为目标点;将图像中那些灰度值小于等于阈值的像素点认为是组成...

    实现思路

    1. 绘制原图像的灰度直方图,观察灰度直方图并估计两个峰值对应的灰度值范围
    2. 在两个峰值对应的灰度值范围内搜索谷底(最小值)对应的灰度值
    3. 将搜索到的谷底对应的灰度值作为灰度阈值,并对大于或小于灰度阈值的部分作相应的处理
      寻找阈值

    将图像中所有灰度值大于阈值的像素点认为是组成物体的点,称为目标点;将图像中那些灰度值小于等于阈值的像素点认为是组成背景的点,称为背景点。

    此时的处理方式可以有很多种,可根据实际情况进行调整:

    • 阈值化的方法将灰度值大于等于阈值的像素点和小于阈值的像素点的灰度值分别设为0和1,具体看是从暗的背景中分割亮的物体还是亮的背景中分割暗的物体。
    • 半阈值化的方法将比阈值大的亮像素的灰度值保持不变,而将阈值小的暗像素变为黑色;或是将比阈值小的暗像素的灰度值保持不变,而将比阈值大的亮像素变为白色。

    实现效果

    分割效果

    参考代码

    使用了matlab中自带的cameraman图片进行处理,图片是二维的灰度图,size(im,1)、size(im,2)分别对应二维灰度图数组的行列长度。

    im=imread('cameraman.tif');
    im2=imhist(im);		//im2为原图像对应的灰度直方图,数组索引号代表灰度值,索引号所对应的值为该灰度值下像素点的个数
    min=size(im,1)*size(im,2); 
    minindex=0;
    figure('name','灰度直方图')
    imhist(im)
    figure('name','半阈值化图像分割')
    subplot(1,2,1)
    imshow(im)
    title('原图像')
    for i=10:165		//观察灰度直方图估计两个峰值对应的灰度值范围
        if(im2(i)<min)
            min=im2(i);
            minindex=i;	//注意索引号对应的才是灰度值!!
        end
    end
    for i=1:size(im,1)
        for j=1:size(im,2)
            if(im(i,j)>=minindex)
                im(i,j)=255;	//半阈值化的方法,从亮的背景中分割出暗的物体
            end
        end
    end
    subplot(1,2,2)
    imshow(im)
    title('阈值分割图像')
    
    展开全文
  • matlab实现自适应图像阈值分割,代码可用,希望能帮助到大家
  • 基于matlab的图像阈值分割算法,重点研究了最大熵法、迭代法、类间类内方差比法。并且附有源代码。
  • matlab实现自适应图像阈值分割(最大类间方差法) %本程序是利用最大类间方差算法求解自适应阈值,对图像进行分割
  • 用于图像处理的自适应阈值分割算法,在matlab上实现的
  • 采用阈值处理方法进行图像分割 实现直方图阈值法,具体方法为采用灰度直方图求双峰或多峰,选择两峰之间的谷底作为阈值,将图像转换为2值图像。
  • 自动多阈值分割matlab程序

    热门讨论 2014-03-12 14:32:54
    通过求差分曲线,利用阈值分割算法对图像进行自动多阈值分割
  • matlab全局分割阈值

    2011-10-31 22:06:37
    一种自动从灰度图像上求得全局分割阈值,将图像中背景和目标分开的算法
  • 使用Matlab对图像进行阈值分割,在Matlab中输出Tif图像,Tif可保持拥有原来的坐标系,方便在ENVI、arcgis中打开
  • 灰度图像阈值分割

    2018-11-18 15:32:27
    用于实现灰度图像阈值分割的二维最大熵方法,使用matlab实现
  • matlab 实现图像阈值分割

    热门讨论 2010-12-22 22:05:52
    matlab 实现图像阈值分割 内容:包括程序流程图,程序代码,输出图像以及输出结果分析。对比观察法和局部阈值分割法。。。
  • 大津法和迭代法动态求图像阈值进行图像分割Matlab代码。
  • 图像分割是一种重要的图像处理的技术。对于数字图像,我们往往会对他们中的某一部分感...灰度阈值法分割灰度阈值分割就是把图像灰度分成不同的等级,然后确定灰度,门阈值的方法。灰度阈值分割其实就是二值化处理,...

    c1b4e1318484e25f09d3298d610b404c.png

    图像分割是一种重要的图像处理的技术。

    对于数字图像,我们往往会对他们中的某一部分感兴趣,这些部分我们称为前景或者目标, 其余部分称为背景。为了识别和分析图像中的目标,我们需要把他们从图像中提取出来,在此基础上对图像进行进一步的处理和应用,图像分割就是为了实现这个过程。

    一.阈值分割法

    1.灰度阈值法分割

    灰度阈值分割就是把图像灰度分成不同的等级,然后确定灰度,门阈值的方法。灰度阈值分割其实就是二值化处理,即:选择一个阈值,将图像转化为黑白二值图像,用于图像分割以及边缘提取。

    显然,图像阈值化处理是一种阶梯函数,属于图像灰度级的非线性运算,该变换函数曲线如图所示。它的功能是由用户指定一个阈值, 如果图像中某个像素的灰度值大于该阈值,则将该像素的灰度值置为255,否则将其灰度值置为0。

    d2752f97abe87ca498bf185456cb83d5.png

    输入一张图像,并用imhist函数显示他的直方图。

    c8099f330525668856271b09062fc8e7.png

    从理论上来讲,以直方图双峰之间的谷底处灰度值作为阈值进行图像的阈值化处理,即可将目标和背景分割开来。

    下面对他们进行图像分割

    运行-如下代码

      f=imread('ll.png');
    f1=im2bw(f,91/255);
    f2=im2bw(f,140/255);
    f3=im2bw(f,120/255);
    f4=im2bw(f,56/255);
    subplot(2,2,1);imshow(f1);
    subplot(2,2,2);imshow(f2);
    subplot(2,2,3);imshow(f3);
    subplot(2,2,4);imshow(f4);

    80c0350ac1f4521c06be8fea67d6b0cc.png

    可以看到,在图像分割的过程中,阈值不宜选的过大或者过小,都会大大影响分割的效果,所以,在使用阈值分割的过程中,阈值的选择很重要,但是使用直方图的方法不容易确定出合适的阈值,这时候我们就要使用科学的方法来确定,通常我们有以下几种方法来确定:

    • 最小误差阈值
    • 最大方差阈值
    • 最佳阈值法
    • 差别分析法

    涉及科学计算的知识大家可以自行查阅资料掌握,下面我们重点讲述全局阈值法和局部阈值法分割。全局阈值法作为更先进的算法,可以直接算出阈值来,然后进行图像分割。

    1. 全局阈值分割

    运行如下代码

      I=imread('coins.png');
      subplot(1,2,1);
      imshow(I);
      Level = graythresh(I);  %求取二值化的阈值
      BW = im2bw(I, level);   %按阈值进行二值化
      subplot(1,2,2);
      imshow(BW);

    dd4f3faa81df959ba59bc2580527d946.png

    2.局部阈值分割

    这里采用一张我自己用手机拍的图片为例,对它进行局部阈值处理

    n = imread('renjiancihua.jpg');
    f=rgb2gray(n);
    T = graythresh(f);                          % 自动获取阈值
    T = T*255;                                  % 阈值在区间[0,1],需调整至[0,255]
    g = f<=T;
    subplot(1,2,1);imshow(f);title('原图像');
    subplot(1,2,2);imshow(g);title(['阈值处理,阈值为' num2str(T)]);

    f891592df0360320ec712f2d1fa00b7c.png

    今天的分享就到这里,后续在图像分割这一块会更新边缘检测,区域生长,区域分割有关内容。

    展开全文
  • 3.1图像阈值分割技术基本原理 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同。...
  • MATLAB自适应阈值分割

    热门讨论 2011-10-28 14:50:33
    一个比较好的程序,MATLAB自适应阈值分割方法

空空如也

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matlab阈值分割方法

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