matlab二值化图象处理的有哪些方法

Matlab中二值化图象处理的方法有多种，经常使用的方法有以下几种：

1. 全局阈值法：选择一个适合的灰度值作为阈值，将图象中大于阈值的像素灰度值设为255（白色），小于阈值的像素灰度值设为0（黑色）。 示例代码：

   threshold = 100;
   binaryImage = imbinarize(grayImage, threshold/255);
   

2. 自适应阈值法：将图象分成许多小的区域，在每一个区域内计算一个局部阈值，然后将图象中大于局部阈值的像素灰度值设为255，小于局部阈值的像素灰度值设为0。 示例代码：

   blockSize = 25;
   binaryImage = imbinarize(grayImage, 'adaptive', 'ForegroundPolarity', 'dark', 'Sensitivity', 0.5, 'BlockSize', blockSize);
   

3. Otsu阈值法：通过最大类间方差分割图象，选择一个使得类间方差最大的灰度值作为阈值。 示例代码：

   level = graythresh(grayImage);
   binaryImage = imbinarize(grayImage, level);
   

4. 迭代阈值法：从初始阈值开始，根据前景和背景的平均灰度值动态调剂阈值，直到阈值不再变化还是到达最大迭代次数为止。 示例代码：

   maxIterations = 10;
   binaryImage = imbinarize(grayImage, 'adaptive', 'ForegroundPolarity', 'dark', 'Sensitivity', 0.5, 'MaxIterations', maxIterations);
   

这些方法可以根据区分的需求选择适合的方法进行二值化图象处理。