数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab要点

《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。

二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。

从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。

其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。

此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。

频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。

常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。

假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。

频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。

四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 1962.给定函数的累积直方图。

基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成可能，由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。

数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。

目的:改善医学图像质量，使图像得到增强。

方法：利用Matlab工具箱函数，采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。

结果:用直方图均衡化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。

高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使不易观察到的细节变得清晰。

结论：使用Matlab工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。

经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像，视觉效果得到改善。

关键词:MATLAB；直方图均衡化；高通滤波；图像增强AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real—time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear，making it faster and faster processing speed，better for people services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image pro cessing technology. Objective：To improve the quality of medical image by enhancing the details。

实验三图像分割一、实验目的1、了解图像分割的基本概念；2、掌握阈值分割、边缘检测的基本分割方法；3、对检测的目标图像分析其目标特征二、实验内容1、实验原理阈值分割利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域的组合，选择一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生二值图像。

边缘检测是利用边缘灰度变化的一阶或二阶导数的特点，可以将边缘点检测出来。

常用梯度、roberts、sobel、prewitt等算子进行检测。

图1 两种边缘点附近灰度方向导数变化规律2、MATLAB实现（1）在处理图像直方图的工具箱中，核心函数为imhist，其语法为：imhist（f,n）——直接显示f为输入图像，h为其直方图，n是形成直方图的灰度级个数（默认256）。

（2）阈值分割BW=im2bw( I，level) ——将灰度图像、RGB图像转换为二值图像Level为阈值（0~1），当输入图像的亮度小于level时，输出0，大于时输出1。

或不用函数。

直接编程实现。

（3）边缘检测函数edge提供了几个导数估计器。

该函数基本语法为：[g，t]=edge（f，‘method’，parameters）f——输入图像，g——输出图像，t——阈值。

‘method’是具体用到的检测方法（sobel、prewitt、roberts、log、zerocross、canny），parameters对应不同检测方法的参数。

sobel边缘检测器[g，t] = edge(f，'sobel'，T，'dir')T：指定阈值，dir：检测边缘首选方向（horizontal、vertical、both）g：检测到的逻辑图像，边缘位置为1，其余位置为0。

t可选，输出参数edge函数所用阈值T。

（一般t和T参数可以不用，dir默认为both）prewitt边缘检测器[g，t] = edge(f，'prewitt'，T，'dir')该函数参数与sobel相同。

目录第1章绪论............................................................................................................................ - 0 - 第2章设计原理.................................................................................................................... - 1 - 第3章彩色图像的灰度化处理............................................................................................ - 2 - 3.1加权平均法 .. (2)3.2平均值法 (2)3.3最大值法 (3)3.4举例对比 (4)3.5结果分析 (5)第4章结论.......................................................................................................................... - 7 - 参考文献.................................................................................................................................... - 7 - 附录............................................................................................................................................ - 8 -基于Matlab的彩色图像灰度化处理第1章绪论在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。

数字图像阈值自动分割的实现针对不同图像实现图像二值化的自动分割一、摘要本文主要讨论了数字图像阈值自动分割的实现和针对不同图像实现图像二值化的自动分割的课题。

其中包括直方图阈值分割技术、类间方差阈值分割、迭代法阈值分割三种图像阈值分割的原理和基本内容，提出几种常用的图像阈值分割方法和比较几种方法的优缺点，更好地完成课题要求，并且从中获得一定的专业知识和技能。

关键词：阈值分割、二值化、直方图阈值分割技术、类间方差阈值分割、迭代法阈值分割二、前言本课题的主要目的是实现数字图像阈值自动分割，我们主要介绍三种有效的阈值分割方法：(1) 直方图阈值分割技术(2)类间方差阈值分割(3)迭代法阈值分割。

我们分别介绍三种方法的原理、程序和运行结果，并结合结果进行优缺点的比较。

我们经过广泛的查取资料，注意到以下几个问题（1）编译的程序原理能够实现不同图像的自动阈值分割（2）对于彩色图像的阈值分割，要把彩色图像转化成灰度图像。

三、正文3.1定义图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。

它是由图像处理到图像分析的关键步骤。

现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。

1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。

图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。

阈值分割法基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类．常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征．设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则在f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为 :若取： b0=0（黑）,b1=1（白），即为我们通常所说的图像二值化。

matlab中imbinarize用法
在 MATLAB 中，imbinarize 函数用于将图像转换为二值图像。

它将图像的像素值转换为 0 或 1，通常用于图像分割和特征提取。

下面是imbinarize 函数的基本用法：
matlab复制代码
BW = imbinarize(I, level);
其中：
I 是输入的灰度图像。

level 是阈值，用于将灰度图像转换为二值图像。

像素值大于或等于该阈值的像素将被设置为 1，小于阈值的像素将被设置为 0。

例如，假设我们有一个名为image.jpg 的灰度图像，我们可以使用以下代码将其转换为二值图像：
matlab复制代码
% 读取灰度图像
I = imread('image.jpg');
% 将灰度图像转换为二值图像，使用阈值为128
BW = imbinarize(I, 128);
% 显示二值图像
imshow(BW);
如果要对彩色图像进行二值化，可以先将其转换为灰度图像，然后再应用imbinarize 函数。

例如：
matlab复制代码
% 读取彩色图像
I = imread('image.jpg');
% 将彩色图像转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);
% 将灰度图像转换为二值图像，使用阈值为128
BW = imbinarize(I_gray, 128);
% 显示二值图像
imshow(BW);
请注意，选择合适的阈值对于二值化效果至关重要。

可以使用 MATLAB 中的自适应阈值方法（例如adaptthresh）来自动计算阈值。

matlab阈值函数MATLAB中的阈值函数是一种重要的数学工具，它可以帮助我们分析和处理各种数据。

阈值函数的主要作用是将输入数据与一个或多个阈值进行比较，并根据比较结果输出相应的值。

这种函数在信号处理、图像处理、模式识别等领域中广泛应用，下面我们将详细介绍MATLAB中的阈值函数及其应用。

一、MATLAB中的阈值函数在MATLAB中，有多种实现阈值操作的函数，如threshold、im2bw等。

这些函数通常接受两个输入参数：待处理的数据和阈值。

当输入数据大于或等于阈值时，阈值函数输出一个预定义的值（如1），否则输出另一个值（如0）。

二、阈值函数的应用1.信号处理：在信号处理中，阈值函数常用于去除噪声。

例如，我们可以设置一个阈值，将信号中低于该阈值的分量视为噪声并去除。

2.图像处理：在图像处理中，阈值函数常用于图像二值化。

通过选择一个合适的阈值，我们可以将图像中的像素分为两类：大于或等于阈值的像素被赋值为1（白色），小于阈值的像素被赋值为0（黑色）。

这样，我们可以将原始图像转换为二值图像，便于后续处理和分析。

3.模式识别：在模式识别中，阈值函数常用于分类问题。

例如，我们可以根据某个特征设置一个或多个阈值，将数据分为不同的类别。

这种方法在人脸识别、语音识别等领域中有广泛应用。

三、MATLAB中实现阈值操作的示例代码% 读取灰度图像I = imread('gray_image.jpg');% 将图像转换为双精度浮点数格式I = im2double(I);% 设置阈值T = 0.5;% 对图像进行阈值操作BW = I > T;% 显示二值图像imshow(BW);这段代码首先读取一张灰度图像，并将其转换为双精度浮点数格式。

然后，我们设置一个阈值T=0.5，对图像进行阈值操作。

最后，我们使用imshow函数显示得到的二值图像。

通过调整阈值T，我们可以得到不同的二值化效果。

总之，MATLAB中的阈值函数是一种强大的数学工具，可以帮助我们分析和处理各种数据。

Matlab中的形态学图像分析与形态学运算技术详解形态学图像处理是一种基于形状和结构的图像分析方法，而形态学运算则是其核心技术之一。

在Matlab中，形态学图像分析和形态学运算技术被广泛应用于图像处理、模式识别、计算机视觉等领域。

本文将对Matlab中的形态学图像分析与形态学运算技术进行详细解析。

一、灰度图像的形态学运算在Matlab中，形态学运算主要应用于灰度图像。

灰度图像是一种不同像素强度对应于不同灰度级别的图像，通过形态学运算可以对图像进行形状和结构的分析。

1. 腐蚀操作腐蚀操作是形态学图像分析中最基本的操作之一。

在Matlab中，通过imerode函数可以实现腐蚀操作。

腐蚀操作可以用于图像的边缘提取、形态学梯度计算等。

2. 膨胀操作膨胀操作是形态学图像分析中另一个基本操作。

在Matlab中，通过imdilate函数可以实现膨胀操作。

膨胀操作可以用于图像的形态学重建、填充孔洞等。

3. 开运算和闭运算开运算和闭运算是形态学图像处理中常用的操作组合。

在Matlab中，通过imopen函数可以实现开运算，通过imclose函数可以实现闭运算。

开运算可以用于图像的噪声去除、边缘平滑等，闭运算可以用于图像的孔洞填充、连通区域连接等。

4. 形态学梯度和顶帽运算形态学梯度是图像膨胀和腐蚀操作之间的差异图像。

在Matlab中，通过imgradient函数可以实现形态学梯度计算。

形态学梯度可以用于图像的边缘检测、形态学运算结果的增强等。

顶帽运算是图像和其开运算之间的差异图像，在Matlab中，通过imtophat函数可以实现顶帽运算。

二、二值图像的形态学运算在Matlab中，形态学运算也常应用于二值图像。

二值图像只有两种像素值，通常为0和1，通过形态学运算可以实现图像的区域提取、连通区域分析等。

1. 腐蚀操作在二值图像中，腐蚀操作将1像素的区域边界向内部腐蚀。

在Matlab中，通过bwareaopen函数可以实现腐蚀操作。

matlab目标与背景的分割与提取-回复[matlab目标与背景的分割与提取]编写一篇1500-2000字的文章目标与背景的分割与提取在许多图像处理应用中都是一个重要的步骤。

例如，在计算机视觉中，准确地分割图像的目标和背景可以帮助我们识别和跟踪对象。

在这篇文章中，我们将介绍如何使用MATLAB来实现目标与背景的分割与提取。

要实现目标与背景的分割与提取，我们可以使用不同的方法，例如阈值分割、边缘检测和图像分割算法。

在这里，我们将重点介绍阈值分割和边缘检测这两种常用的方法。

首先，我们来看一下阈值分割。

阈值分割是一种基于像素灰度值的方法，它通过设置一个阈值来将图像中的目标和背景分开。

在MATLAB中，我们可以使用imbinarize函数来实现阈值分割。

下面是一段MATLAB代码，展示了如何使用imbinarize函数进行阈值分割：matlabI = imread('image.jpg'); 读取图像grayImage = rgb2gray(I); 转换为灰度图像threshold = graythresh(grayImage); 计算阈值binaryImage = imbinarize(grayImage, threshold); 阈值分割在上面的代码中，我们首先使用imread函数读取图像，然后将图像转换为灰度图像，以便能够通过像素灰度值进行处理。

接下来，我们使用graythresh函数计算图像的阈值。

最后，我们使用imbinarize函数将图像进行阈值分割，得到一个二值图像。

接下来，我们来看一下边缘检测。

边缘检测是一种基于图像中的边缘特征进行目标与背景分割的方法。

在MATLAB中，常用的边缘检测函数有edge和Canny。

下面是一段MATLAB代码，展示了如何使用edge函数进行边缘检测：matlabI = imread('image.jpg'); 读取图像grayImage = rgb2gray(I); 转换为灰度图像cannyImage = edge(grayImage, 'Canny'); Canny边缘检测在上面的代码中，我们首先使用imread函数读取图像，然后将图像转换为灰度图像。

如何使用Matlab进行图像分析随着计算机视觉技术的快速发展，图像分析在很多领域中扮演了重要的角色。

Matlab作为一种功能强大的工具，被广泛应用于图像处理和分析中。

在本文中，我们将学习如何使用Matlab进行图像分析，探索其强大的功能和应用。

第一部分：图像预处理在进行图像分析之前，首先需要对图像进行预处理，以获取更好的结果。

Matlab提供了丰富的预处理函数，如图像去噪、图像增强、均衡化等。

其中，图像去噪是一个常见的预处理步骤。

使用Matlab的`imnoise`函数可以向图像中添加噪声，而使用`imfilter`函数可以对图像进行滤波去噪处理。

此外，图像增强也是一个重要的预处理步骤。

Matlab提供了多种图像增强算法，如直方图均衡化、对比度增强等。

其中，直方图均衡化可以使图像的亮度分布更加均匀，从而提高图像的视觉效果。

第二部分：特征提取特征提取是图像分析的核心步骤，通过提取图像的特征，可以更好地描述图像内容。

Matlab提供了多种特征提取方法，如颜色直方图、梯度直方图、纹理特征等。

其中，颜色直方图可以描述图像中各个颜色的像素分布情况，梯度直方图可以描述图像中边缘的分布情况，纹理特征可以描述图像中纹理的特性。

在Matlab中，可以使用`imhist`函数计算图像的颜色直方图，使用`imgradient`函数计算图像的梯度直方图，使用`graycomatrix`函数计算图像的纹理特征。

第三部分：目标检测与识别目标检测与识别是图像分析的重要应用之一，可以用于实现人脸识别、物体检测等任务。

Matlab提供了多种目标检测和识别算法，如Haar特征、HOG特征、深度学习方法等。

其中，Haar特征是一种基于积分图像的快速特征提取算法，HOG特征是一种基于梯度直方图的特征提取算法，而深度学习方法则是一种以卷积神经网络为基础的目标检测和识别算法。

在Matlab中，可以使用`vision.CascadeObjectDetector`函数实现Haar特征检测，使用`extractHOGFeatures`函数实现HOG特征提取，使用`trainCascadeObjectDetector`函数实现基于Haar特征的目标检测模型训练，使用`trainNetwork`函数实现深度学习模型训练。

Matlab中的二值图像处理方法与应用案例引言：在图像处理领域，二值图像处理是一种常见且重要的技术，广泛应用于数字图像处理、计算机视觉、模式识别等领域。

其中，Matlab作为一种十分强大的图像处理工具，在二值图像处理方面有着丰富的方法和应用案例。

本文将深入研究Matlab中的二值图像处理方法和相关应用案例，以期为读者提供一些有用的知识和实践经验。

一、二值图像处理方法的基本概念1.1 二值图像与灰度图像的区别与联系在数字图像处理中，二值图像是指仅包含两个灰度级别的图像，通常为黑色和白色。

与之相对应，灰度图像是包含多个灰度级别的图像。

二值图像处理是在这种仅有两个灰度级别的图像上进行的处理过程。

1.2 图像二值化的概念和方法图像二值化是将灰度图像转换为二值图像的过程。

常用的图像二值化方法包括全局阈值法、局部阈值法、自适应阈值法等。

全局阈值法是通过设定一个全局阈值，将图像中的像素灰度值与该阈值进行比较，从而得到二值图像。

局部阈值法则是根据图像的局部特征，对每个像素点设定不同的阈值。

1.3 图像腐蚀与膨胀图像腐蚀和膨胀是二值图像处理中常用的形态学操作。

腐蚀操作可以减小目标边界的像素，使其更加紧凑。

而膨胀操作则相反，可以扩大目标边界的像素。

二、二值图像处理的应用案例2.1 文字识别在数字图像处理中，二值图像处理在文字识别方面有着广泛的应用。

通过对二值图像进行预处理、分割和识别等操作，可以将图像中的文字信息转化为计算机可识别的文本。

2.2 目标检测与跟踪二值图像处理在目标检测与跟踪中也起着重要的作用。

通过对目标图像进行二值化、形态学操作等处理，可以提取目标的轮廓和特征，进而实现目标的检测和跟踪。

2.3 图像分割图像分割是指将图像分成若干个具有独特特征的区域的过程。

二值图像处理方法在图像分割中有着广泛的应用，通过对图像进行二值化、边缘提取等操作，可以实现对图像的有效分割。

2.4 医学图像处理在医学图像处理中，二值图像处理方法也有着重要的应用。

目录第1章绪论............................................................................................................................ - 1 - 第2章设计原理.................................................................................................................... - 2 - 第3章彩色图像的灰度化处理............................................................................................ - 3 - 3.1加权平均法 .. (3)3.2平均值法 (3)3.3最大值法 (4)3.4举例对比 (5)3.5结果分析 (6)第4章结论.......................................................................................................................... - 8 - 参考文献....................................................................................................... 错误！未定义书签。

附录............................................................................................................................................ - 9 -基于Matlab的彩色图像灰度化处理探究第1章绪论在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。

图像灰度变换内容摘要通常经输入系统获取的图像信息中含有各种各样的的噪声与畸变，例如因室外光照度不够均匀会造成图像灰度过于集中，因此要对图像质量进行改善。

灰度变换是根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每个像素灰度值的方法。

目标图片的灰度变换处理是是图像增强处理技术中一种非常基础、直接的空间域图像处理方法。

灰度变换有时被称为图片对比度增强或对比度拉伸。

关键词：二值化和阈值处理灰度线性变换分段线性变换灰度直方图AbstractTypically, the image information obtained by the input system, containing a variety of noise and distortion，For example,due to the outdoor illumination is not enough uniformity will result in image gray too concentrated, so we have to improve on image quality.Gray-scale transformation is a way based on the conditions of a certain goal by a certain transformation relations, which point by point to change the original image for each pixel gray value.The gray-scale transformation of the image processing is a very basic,direct spatial domain image processing method. of the image enhancement processing technology. Gray-scale transformation is sometimes called image contrast enhancement or contrast stretching.Key words:Binarization threshold Gray-scale linear transform Piecewise linear transformation Gray histogram Gray level distribution equalization1 引言通常经输入系统获取的图像信息中含有各种各样的噪声与畸变，例如室外光照度不够均匀会造成图像灰度过于集中；由摄像头获得的图像经过A/D转换、线路传送都会产生噪声污染等等，这些不可避免地影响系统图像清晰度，降低了图像质量，轻者表现为图像不干净，难以看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌都看不出来。

目录摘要 (I)1 概述 (1)2 图像的阈值分割技术 (2)2.1阈值分割思想和原理 (2)2.2全局阈值分割 (2)2.3自适应阈值 (4)3 最佳阈值的选择 (4)3.1直方图技术 (4)3.2最大类间方差法（OTSU） (5)3.3迭代法 (7)4 心得体会 (10)参考文献 (11)摘要图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。

图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。

有些算法需要先对图像进行粗分割。

常见的分割方法有阈值分割、边缘检测、边缘跟踪、区域分裂与合并等。

关键在：图像分割，matlab，阈值分割1 概述对图像进行研究和应用时，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些部分常被称为目标或对象（object ）。

图像处理的重要任务就是对图像中的对象进行分析和理解。

在图像分析中，输出结果是对图像的描述、分类或其他结论，而不再像一般意义的图像处理那样——输出也是图像。

图像分割是将数字图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。

可见在图像特征提取之前重要的一部分工作就是图像分割，图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤。

图像分割算法一般是基于灰度的两个性质之一：不连续性和相似性。

第一个性质的应用是基于灰度的不连续变化来分割图像。

第二个性质的主要应用是根据事先制定的准则将图像分割为相似的区域。

这两种方法都有各自的优点和缺点。

常见的分割方法有阈值分割、边缘检测、边缘跟踪、区域分裂与合并等，如图1-1所示。

图1-1 图像分割算法图像分割不连续性检测相似性检测边界分割边缘检测 边缘跟踪 Hough 变换区域分割阈值分割区域分裂与合并 自适应2 图像的阈值分割技术2.1 阈值分割思想和原理若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T 进行分割。

的图像处理方法及分析刘翠艳（天津工业大学，天津300160）对其结构、特点及应用做了介绍。

重点阐述了多种算法综合运通过形态学方法进行图像特征提取与分析，利用傅———————————————————————————作者简介：刘翠艳，女，天津武清人，本科，研究方向：电子信息科学与技术。

图像信息是人类获得外界信息的主要来源，在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题。

获得图像信息非常重要，但目的不仅仅是为了获得图像，而更重要的是将图像信息进行处理，在大量复杂的图像中找出我们所需要的信息。

因此图像信息处理在某种意义上讲，比获得图像更为重要。

图像处理就是对原始图像进行加工，突出有用信息。

2．图像处理技术概述利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理。

(1)图像处理技术的分类图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理，数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。

数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。

(2)图像处理方法1）图像数字化把连续的图像用一组数字表示，便于用计算机分析处理。

未经任何处理的图像在空间和时间上是连续的二维函数，在计算机里要先对它进行抽样量化，即变为数字图像，之后才可以进行各种处理。

数字图象是一个整数阵列，最基本的表示形式是矩阵。

2）图像压缩在满足一定的图像质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。

所谓数据压缩，就是通过改变信息的表示方式，在有限的信息空间中表示尽可能多的信息。

在信息设备容量有限的前提下，通过数据压缩，能够提供更多的信息，更好地满足人们对信息的需求。

3）图像增强图像增强就是采用一系列技术去增强图像中用户感兴趣的信息，其目的主要有两个：一是改善图像的视觉效果，提高图像成分的清晰度；二是使图像变得更有利于计算机处理。

matlab 自适应阈值函数
Matlab中的自适应阈值函数通常用于图像处理，用于将图像分
割成目标和背景。

一种常用的自适应阈值函数是`imbinarize`函数，它可以根据局部像素的灰度值动态地确定阈值，从而实现自适应阈
值分割。

`imbinarize`函数可接受多种参数，其中最常用的是输入图像
和阈值。

例如，可以使用以下语法调用该函数：
bw = imbinarize(I, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);
在这个例子中，`I`是输入图像，`'adaptive'`表示使用自适应
阈值方法，`'Sensitivity'`参数用于调整阈值的敏感度，`0.5`是
敏感度的值。

函数将返回一个二值图像`bw`，其中包含根据自适应
阈值分割后的目标和背景。

除了`imbinarize`函数外，Matlab还提供了其他一些用于自适
应阈值分割的函数，例如`adapthisteq`和`localthresh`等。

这些
函数可以根据具体的需求和图像特性选择合适的自适应阈值方法。

需要注意的是，自适应阈值函数的性能受到图像质量、噪声、光照条件等因素的影响，因此在使用时需要仔细调整参数以获得最佳的分割效果。

同时，还可以结合其他图像处理技术，如滤波、边缘检测等，以进一步提高分割的准确性和稳定性。

总之，Matlab中的自适应阈值函数是图像处理中常用的工具，能够有效地实现图像的自适应阈值分割，提取出目标和背景，为后续的图像分析和处理提供了重要的基础。

灰度阈值法分割
灰度阈值法分割是一种常见的图像分割方法，主要用于将图像转换为二值图像。

这种方法通过选择一个或多个灰度阈值，根据像素的灰度值与阈值的比较结果，将像素分为不同的类别。

具体来说，如果像素的灰度值大于或等于阈值，则该像素被分类为特定类别（如目标或背景），否则被分类为另一类别。

然后，根据像素的分类，用不同的数值标记不同类别的像素，从而生成二值图像。

在选择阈值时，通常会考虑图像的灰度直方图。

由于物体与背景以及不同物体之间的灰度通常存在明显差异，在灰度直方图中会呈现明显的峰值。

因此，选择图像灰度直方图中灰度分布的谷底作为阈值，可以有效地对图像进行分割。

例如，Otsu法（最大类间方差法）是一种动态阈值分割算法，其主要思想是根据灰度特性将图像划分为背景和目标两部分，划分依据为选取门限值，使得背景和目标之间的方差最大。

这是该方法的主要思路。

总的来说，灰度阈值法分割是一种简单而有效的图像分割方法，适用于目标与背景有较强对比度的图像。