imbinarize

利用阈值法对二维灰度图像或三维体进行二值化处理

在页面中全部折叠

语法

BW = imbinarize(我)

BW = imbinarize(我的方法)

BW = imbinarize(我,T)

BW = imbinarize(“自适应”,我名字,值)

描述

例子

BW= imbinarize (我）从2-D或3-D灰度图像创建二值图像我通过将高于全局确定阈值的所有值替换为1S，并将所有其他值设置为0年代。默认情况下,imbinarize采用了Otsu方法，该方法选择阈值使阈值黑白像素的类内方差最小[1]．imbinarize使用256-bin图像直方图来计算Otsu的阈值。要使用不同的直方图，请参见otsuthresh．

例子

BW= imbinarize (我，方法）从图像创建一个二值图像我所指定的阈值化方法方法：“全球”或“自适应”．

BW= imbinarize (我，T）从图像创建一个二值图像我使用阈值T．T可以是指定为标量亮度值的全局图像阈值，也可以是指定为亮度值矩阵的局部自适应阈值。

例子

BW= imbinarize (我“自适应”,名称,值）从图像创建一个二值图像我使用名称-值对来控制自适应阈值化的各个方面。

例子

全部折叠

使用全局阈值对图像进行二值化

打开生活的脚本

将灰度图像读入工作空间。

我= imread (“coins.png”）;

将图像转换为二值图像。

BW = imbinarize(我);

在二进制版本旁边显示原始图像。

图imshowpair (BW,我“蒙太奇”）

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含一个image类型的对象。

局部自适应阈值图像二值化

打开生活的脚本

读取灰度图像到工作空间。

我= imread (“rice.png”）;

将灰度图像转换为二值图像。

BW = imbinarize(我“自适应”）;

显示原始图像旁边的二进制版本。

图imshowpair (BW,我“蒙太奇”）

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含一个image类型的对象。

二值化图像与黑暗的前景比背景

打开生活的脚本

将灰度图像读入工作空间并显示它。

我= imread (“printedtext.png”）;图imshow(我)标题(原始图像的）

图中包含一个axes对象。标题为Original Image的axes对象包含一个Image类型的对象。

使用自适应阈值将图像转换为二值图像。使用ForegroundPolarity参数指示前景比背景暗。

BW = imbinarize(我“自适应”，“ForegroundPolarity”，“黑暗”，“敏感”, 0.4);

显示图像的二进制版本。

图imshow (BW)标题(“图像的二进制版本”）

图中包含一个axes对象。标题为Binary Version of Image的axis对象包含一个类型为Image的对象。

利用全局阈值对三维体进行二值化

打开生活的脚本

将3-D灰度强度数据加载到工作区中。

负载mristack；V = mristack;

查看3d卷。

图片(双(V)、大小(V, 2) / 2,大小(V, 1) / 2,大小(V, 3) / 2) colormap灰色的阴影插值函数

图中包含一个axes对象。axis对象包含3个类型为surface的对象。

将强度体转换为三维二进制体。

J = imbinarize (V);

查看3d二进制卷。

图片(双(J),大小(J, 2) / 2,大小(J - 1) / 2,大小(J, 3) / 2) colormap灰色的阴影插值函数

图中包含一个axes对象。axis对象包含3个类型为surface的对象。

输入参数

全部折叠

`我`- - - - - -输入图像
二维灰度图像|三维灰度体积

输入图像，指定为二维灰度图像或三维灰度卷。imbinarize期望数据类型的像素值双而且单在[0,1]的范围内。您可以使用重新调节函数将像素值调整到预期范围。

请注意

imbinarize将RGB图像解释为体积灰度图像，而不将每个通道分别二值化。若要从RGB图像生成二值图像，首先使用rgb2gray．

数据类型:单|双|int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32

`方法`- - - - - -用于图像二值化的方法
`“全球”`(默认)|`“自适应”`

用于图像二值化的方法，指定为以下值之一。

值	意义
`“全球”`	用大津方法计算全局图像阈值。看到`graythresh`了解更多关于大津方法的信息。
`“自适应”`	利用每个像素周围的局部一阶图像统计量计算局部自适应图像阈值。看到`adaptthresh`获取详细信息。如果图像包含`正`年代或`南`S，行为`imbinarize`为`“自适应”`方法定义。传播的`正`年代或`南`S可能并不局限于周围的社区`正`而且`南`像素。

数据类型:字符|字符串

`T`- - - - - -阈值
数字标量|数字数组

阈值亮度值，指定为数值标量或数值数组，其值范围为[0,1]。

如果T那么，数值是标量吗imbinarize解释T作为全局图像阈值。使用graythresh或otsuthresh计算全局图像阈值。
如果T是数字数组吗imbinarize解释T作为局部自适应阈值。使用adaptthresh计算局部自适应阈值。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序并不重要。

在R2021a之前，名称和值之间用逗号隔开，并括起来的名字在报价。

例子:BW = imbinarize(“自适应”,我“敏感性”,0.4);

`灵敏度`- - - - - -自适应阈值分割的敏感因子
`0.50`(默认)|[0,1]范围内的数字

自适应阈值化的敏感因子，指定为逗号分隔的对，由“敏感”和一个在[0,1]范围内的数字。高灵敏度值导致阈值将更多像素作为前景，但有包括一些背景像素的风险。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

`ForegroundPolarity`- - - - - -确定哪些像素被认为是前景像素
`“光明”`(默认)|`“黑暗”`

确定哪些像素被认为是自适应阈值分割的前景像素，指定为逗号分隔的对，由“ForegroundPolarity”和以下值之一。

价值	意义
`“光明”`	前景比背景更亮。
`“黑暗”`	前景比背景暗

数据类型:字符|字符串

输出参数

全部折叠

`BW`-输出二值图像
逻辑矩阵|逻辑数组

输出二值图像，返回为大小相同的逻辑矩阵或逻辑数组我．

数据类型:逻辑

提示

要从索引图像生成二值图像，首先将图像转换为灰度图像ind2gray．

算法

的“自适应”方法使用局部自适应阈值对图像进行二值化。imbinarize使用像素附近的局部平均强度为每个像素计算一个阈值。这种方法也被称为布莱德利方法[２]．的“自适应”方法还使用约为图像大小八分之一的邻域大小(计算为2 *地板(大小(I) / 16) + 1)．要使用不同的一阶局部统计量或不同的邻域大小，请参见adaptthresh．

参考文献

[1]Otsu, N，“从灰度直方图的阈值选择方法”。《IEEE系统、人与控制论汇刊》．1979年第9卷第1期，第62-66页。

[２]布拉德利，D. G.罗斯，“利用积分图像适应阈值化”，图形工具杂志．2007年第12卷第2期，第13 - 21页。

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项和限制:

imbinarize支持C代码的生成MATLAB^®编码器™)．请注意，如果您选择通用的MATLAB主机目标平台,imbinarize生成使用预编译的特定于平台的共享库的代码。使用共享库可以保持性能优化，但限制了可以为其生成代码的目标平台。有关更多信息，请参见图像处理工具箱中支持代码生成的类型．
在生成代码时，所有字符向量输入参数必须是编译时常量。

GPU的代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA GPU生成CUDA®代码。

使用注意事项和限制:

在生成代码时，所有字符向量输入参数必须是编译时常量。

版本历史

介绍了R2016a

另请参阅

graythresh|otsuthresh|adaptthresh|图像裂殖体

imbinarize

语法

描述

例子

使用全局阈值对图像进行二值化

局部自适应阈值图像二值化

二值化图像与黑暗的前景比背景

利用全局阈值对三维体进行二值化

输入参数

我- - - - - -输入图像二维灰度图像|三维灰度体积

方法- - - - - -用于图像二值化的方法“全球”(默认)|“自适应”

T- - - - - -阈值数字标量|数字数组

名称-值参数

灵敏度- - - - - -自适应阈值分割的敏感因子0.50(默认)|[0,1]范围内的数字

ForegroundPolarity- - - - - -确定哪些像素被认为是前景像素“光明”(默认)|“黑暗”

输出参数

BW-输出二值图像逻辑矩阵|逻辑数组

提示

算法

参考文献

扩展功能

C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU的代码生成使用GPU Coder™为NVIDIA GPU生成CUDA®代码。

版本历史

另请参阅

`我`- - - - - -输入图像
二维灰度图像|三维灰度体积

`方法`- - - - - -用于图像二值化的方法
`“全球”`(默认)|`“自适应”`

`T`- - - - - -阈值
数字标量|数字数组

`灵敏度`- - - - - -自适应阈值分割的敏感因子
`0.50`(默认)|[0,1]范围内的数字

`ForegroundPolarity`- - - - - -确定哪些像素被认为是前景像素
`“光明”`(默认)|`“黑暗”`

`BW`-输出二值图像
逻辑矩阵|逻辑数组

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU的代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA GPU生成CUDA®代码。