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MATLAB圖像分割之閾值分割

2年前作者：瀟灑哥的羊皮卷分類：Toy博客閱讀(25)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了MATLAB圖像分割之閾值分割。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

1、全局閾值分割

? ? ? ? 可以通過(guò)圖像全局的信息，例如整個(gè)圖像的灰度直方圖。如果在整個(gè)圖像中只使用一個(gè)閾值，則這種方法叫做全局閾值法，整個(gè)圖象分成兩個(gè)區(qū)域，即目標(biāo)對(duì)象(黑色)和背景對(duì)象(白色)。全局閾值將整個(gè)圖像的灰度閾值設(shè)置為常數(shù)。

I=imread('veg.png');
figure,imshow(I);
I2=rgb2gray(I);%對(duì)圖像灰度化
T=mean2(I2);% 對(duì)圖像所有元素（每個(gè)像素是三個(gè)元素）求均值。
count=0;%起始數(shù)為0
d=T;
while d>0.5
? ? count=count+1;
? ? g=I2>T;
? ? T1=0.5*(mean2(I2(g))+mean2(I2(~g)));
? ? d=abs(T1-T);
? ? T=T1;
end
figure,imshow(I2);
figure,imhist(I2);
I3=im2bw(I2,T/255);
figure,imshow(I3);

MATLAB圖像分割之閾值分割

MATLAB圖像分割之閾值分割

?2、OTUS閾值分割

?文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-465146.html

I = imread('cameraman.tif');

T = graythresh(I);? %采用OTSU算法來(lái)獲取全局閾值，自動(dòng)選取閾值

K = im2bw(I, T);%二值化

figure;

subplot(121), imshow(I);

subplot(122), imshow(K);

MATLAB圖像分割之閾值分割

?

?

?

到了這里，關(guān)于MATLAB圖像分割之閾值分割的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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Matlab遺傳算法道路圖像閾值分割（附上完整源碼）
圖像閾值分割是圖像處理中常用的一種方法，用于將圖像分割為不同的區(qū)域。本文介紹了遺傳算法在道路圖像閾值分割中的應(yīng)用。首先，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像的灰度化和噪聲去除。然后，通過(guò)遺傳算法優(yōu)化閾值的選擇，以得到最佳的分割結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，遺傳算
2024年02月12日
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【圖像分割】基于浣熊優(yōu)化算法COA的Otsu(大津法)多閾值電表數(shù)字圖像分割電表數(shù)字識(shí)別【Matlab代碼#52】
長(zhǎng)鼻浣熊優(yōu)化算法（Cоati Optimization Algorithm，COA）是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法，靈感來(lái)源于長(zhǎng)鼻浣熊（Coati）的行為策略。長(zhǎng)鼻浣熊優(yōu)化算法基于長(zhǎng)鼻浣熊在覓食過(guò)程中的特性和行為模式。長(zhǎng)鼻浣熊是一種樹(shù)棲動(dòng)物，具有長(zhǎng)而靈活的鼻子，用于覓食和捕食。它們通過(guò)嗅覺(jué)感知周圍環(huán)
2024年02月16日
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數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)（六）|圖像分割{閾值分割、直方圖法、OTUS最大類間方差法(edge、im2dw、imfilter、imresize)、迭代閾值法、點(diǎn)檢測(cè)}（附matlab實(shí)驗(yàn)代碼和截圖）
1 理解閾值分割的依據(jù)及確定閾值的方法； 2 掌握常用的邊緣檢測(cè)算子的使用方法，加深對(duì)不同算子優(yōu)缺點(diǎn)的理解； 3 能夠自行評(píng)價(jià)各主要算子在無(wú)噪聲條件下和噪聲條件下的分割性能； 1. 直方圖法測(cè)試圖像：coins.png 原理：觀察該圖像的直方圖，手動(dòng)選取谷底點(diǎn)作為閾值對(duì)
2024年02月05日
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灰度圖像的自動(dòng)閾值分割
1、代碼實(shí)現(xiàn) 直接給出相關(guān)代碼： 2、參數(shù)詳解 cv2.threshold()的參數(shù)如下： image：要處理的輸入圖像，可以是灰度圖像或彩色圖像，類型為uint8或者uint16，否則會(huì)報(bào)錯(cuò) 。 threshold_value：設(shè)定的閾值，如果像素值大于該閾值，則將其設(shè)為max_value，否則將其設(shè)為0。即：用于分割像素
2024年01月23日
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matlab中圖像分割技術(shù)之二閾值分割
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2024年02月12日
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圖像二值化就是把讓圖像的像素點(diǎn)只有0和1（只有黑白兩各種顏色,黑是背景，白是前景），關(guān)鍵點(diǎn)是尋找一個(gè)閾值T，使圖像中小于閾值T的像素點(diǎn)變?yōu)?，大于T的像素點(diǎn)變?yōu)?55。下面介紹的就是尋找一個(gè)圖像的閾值T的方法。（主要根據(jù)直方圖） retval：返回的閾值（double類型）
2024年02月08日
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2024年02月07日
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圖像分割---基于閾值處理的基本方法
本文主要介紹圖像分割基于閾值處理的一些基本方法。該方法基于圖像直方圖上出現(xiàn)的雙峰現(xiàn)象。當(dāng)一個(gè)圖像有雙峰現(xiàn)象時(shí)，其直方圖會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)峰，分別對(duì)應(yīng)圖像中兩種不同的顏色或亮度區(qū)域。這時(shí)我們可以使用直方圖雙峰法來(lái)自動(dòng)確定合適的閾值。其基本思路如下：計(jì)
2024年02月05日
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三維重建閾值分割 3D可視化醫(yī)學(xué)圖像分割 CT圖像分割及重建系統(tǒng) 可視化編程技術(shù)及應(yīng)用
此系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了常見(jiàn)的VTK四視圖，實(shí)現(xiàn)了很好的CT圖像分割，可以用于骨骼，頭部，肺部，脂肪等分割，，并且通過(guò)三維重建實(shí)現(xiàn)可視化。使用了第三方庫(kù) VTK，ITK 實(shí)現(xiàn)分割和生不重建。窗口分為（橫斷面）、冠狀面、矢狀面，和3D窗口；包含了體繪制和面繪制；效果： CT分割
2024年02月08日
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[圖像處理]14.分割算法比較 OTSU算法+自適應(yīng)閾值算法+分水嶺
參考文獻(xiàn)： OTSU閾值分割+孔洞填充+海陸分離_SwordKii的博客-CSDN博客 drawContours函數(shù)_普通網(wǎng)友的博客-CSDN博客_drawcontours R329-opencv閾值分割算法——自適應(yīng)閾值_Third Impact的博客-CSDN博客_opencv自適應(yīng)閾值分割分水嶺算法的python實(shí)現(xiàn)及解析_進(jìn)不去的博客-CSDN博客_python分水嶺算法分水
2024年02月09日
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