Matlab 图像二值化技术详解
Matlab 图像二值化是将图像转换为黑白二进制图像的过程，其中图像的每个像素点的灰度值会被转换为 0 或 255，以实现图像的二值化。二值化图像可以用于图像处理、模式识别、图像分割等领域。
在 Matlab 中，二值化图像可以通过阈值分割实现，即将图像分割为黑色和白色两部分。阈值的选择对图像二值化的结果有很大的影响。通常，阈值的选择取决于图像的灰度分布。
在本文中，我们将介绍 Matlab 中的阈值二值化和形态学操作二值化两种图像二值化方法。阈值二值化是通过选择合适的阈值，将图像分割为黑色和白色两部分。形态学操作二值化是通过腐蚀和膨胀操作，选择合适的种子点，保留含有大面积的前景区域，并去掉小面积的区域。
阈值二值化的实现可以使用 Matlab 的 im2bw 函数，该函数可以将图像转换为黑白二进制图像。例如：
```matlab
I = imread('Fig3.24.jpg');
bw = im2bw(I, 0.5);
imshow(bw);
```
这将将图像转换为黑白二进制图像，阈值为 0.5。
形态学操作二值化可以使用 Matlab 的形态学操作函数，例如腐蚀函数 imerode 和膨胀函数 imdilate。例如：
```matlab
wmf10 = imread('mwf1.bmp');
wmf1 = wmf10(:,:,1);
h = fspecial('average', 3);
wmf1_filted = uint8(round(filter2(h, wmf1)));
th1 = 0.94 * max(max(wmf1));
wmf1th1 = (wmf1_filted > th1);
[wmf1th1_label, numth1_label] = bwlabel(wmf1th1, 8);
rc = zeros(2, numth1_label);
for i = 1:numth1_label
[r, c] = find(wmf1th1_label == i);
rc(1, i) = r(1);
rc(2, i) = c(1);
end
r = rc(1, :);
c = rc(2, :);
coe = 1.4;
th2 = mean2(wmf1) + coe * std2(wmf1);
wmf1th2 = (wmf1 > th2);
wmf1th2_select = bwselect(wmf1th2, c, r, 8);
```
这将将图像转换为黑白二进制图像，并选择合适的种子点，保留含有大面积的前景区域，并去掉小面积的区域。
Matlab 图像二值化技术可以用于图像处理、模式识别、图像分割等领域，并且可以通过选择合适的阈值或形态学操作实现图像的二值化。
