matl自适应阈值分割原理
时间: 2025-02-27 20:27:09 浏览: 27
### MATLAB 中自适应阈值分割的原理
#### 阈值分割概述
在图像处理领域,阈值分割是一种常用的二值化技术。通过设定一个或多个阈值来区分目标物体与背景区域。对于全局固定阈值而言,在光照不均匀的情况下效果不佳;而自适应阈值则能够根据不同位置局部特性调整阈值。
#### 自适应阈值分割方法
MATLAB 提供了两种主要类型的自适应阈值计算方式:
1. **均值法 (ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C)**:
对于每一个像素点 `(x, y)` ,其对应的阈值 `T(x, y)` 是该点周围大小为 BlockSize × BlockSize 的邻域内所有像素灰度值的平均数减去常量 C 。如果当前像素大于这个阈值,则标记为目标物部分(通常设为白色),反之则视为背景区(黑色)。这种方法可以较好地应对亮度渐变的情况[^4]。
2. **高斯加权求和法 (ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C)**:
类似于均值法,区别在于这里采用的是以中心像素为中心的一个矩形窗口内的各像素按距离远近赋予不同权重后的加权平均再减去参数 C 来决定最终的阈值 T(x, y)。
下面是实现上述功能的一段简化代码示例:
```matlab
% 加载测试图片并转换成灰度图
I = imread('example.jpg');
grayImage = rgb2gray(I);
% 应用自适应阈值算法
blockSize = 39; % 定义块尺寸
constantSubtraction = 7;
adaptiveThresholdedImage_mean = adapthisteq(grayImage);
bwImage_mean = imbinarize(adaptiveThresholdedImage_mean,'adaptive','Method','mean',...
'WindowSize', blockSize,...
'Sensitivity', constantSubtraction/255);
figure();
subplot(1,2,1), imshow(grayImage), title('原始灰度图像');
subplot(1,2,2), imshow(bwImage_mean), title('应用 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 后的结果');
```
此段程序展示了如何利用内置函数`imbinarize()`配合选项设置完成基于均值法的自适应阈值操作,并对比显示原图及其经过处理后的黑白版本。
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