matlab中圖像怎麽找到閾值

給妳提供2種方法，壹種是直方圖閾值法；壹種是最大類間方差

1、直方圖閾值法

用 MATLAB實現直方圖閾值法：

I=imread(' c4.jpg ');

I1=rgb2gray(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I1);

title(' 灰度圖像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐標系

[m,n]=size(I1); %測量圖像尺寸參數

GP=zeros(1,256); %預創建存放灰度出現概率的向量

for k=0:255

GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n); %計算每級灰度出現的概率，將其存入GP中相應位置

end

subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g') %繪制直方圖

title('灰度直方圖')

xlabel('灰度值')

ylabel(' 出現概率')

I2=im2bw(I,150/255);

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('閾值150的分割圖像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐標系

I3=im2bw(I,200/255); %

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('閾值200的分割圖像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐標系

2、自動閾值法：Otsu法

用MATLAB實現Otsu算法：

clc

clear all

I=imread(' c4.jpg ');

subplot(1,2,1),imshow(I);

title('原始圖像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐標系

level=graythresh(I); %確定灰度閾值

BW=im2bw(I,level);

subplot(1,2,2),imshow(BW);

title('Otsu 法閾值分割圖像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐標系

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