imbinarize

采用阈值法对二维灰度图像或三维体积进行二值化

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语法

BW = imbinalize (I)

BW = imbinalize (I,method)

imbinalize (I,T)

BW = imbinalize (I，'adaptive'，Name,Value)

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所有高于全局确定阈值的值替换为1S并将所有其他值设置为0s.默认情况下imbinarize采用Otsu方法，该方法选择阈值以使阈值黑白像素的类内方差最小化[1]．imbinarize使用256 bin的图像直方图来计算大津的阈值。若要使用不同的柱状图，请参见otsuthresh．

例子

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

BW= imbinarize (我，T）从image创建一个二值图像我使用阈值T．T可以是全局图像阈值(指定为标量亮度值)，也可以是局部自适应阈值(指定为亮度值矩阵)。

例子

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

例子

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使用全局阈值对图像进行二值化

打开实时脚本

将灰度图像读入工作空间。

I = imread(“coins.png”）;

将图像转换为二值图像。

BW = imbinalize (I);

将原始图像显示在二进制版本旁边。

图imshowpair (BW,我“蒙太奇”）

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

使用局部自适应阈值对图像进行二值化

打开实时脚本

读取灰度图像到工作空间。

I = imread(“rice.png”）;

将灰度图像转换为二值图像。

BW = imbinalize (I，“自适应”）;

显示原始图像沿二进制版本。

图imshowpair (BW,我“蒙太奇”）

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

将前景比背景暗的图像二值化

打开实时脚本

将灰度图像读入工作区并显示它。

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

图中包含一个轴对象。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 = imbinalize (I，“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”）

图中包含一个轴对象。标题为Binary Version of Image的axes对象包含一个Image类型的对象。

使用全局阈值对三维卷进行二值化

打开实时脚本

将三维灰度强度数据加载到工作空间中。

负载mristack；V = mristack;

查看3d卷。

图切片(double(V)，size(V,2)/2,size(V,1)/2,size(V,3)/2)配色图灰色的阴影插值函数

图中包含一个轴对象。axis对象包含3个surface类型的对象。

将强度体积转换为三维二进制体积。

J = imbinalize (V);

查看三维二进制卷。

图切片(double(J)，size(J,2)/2,size(J,1)/2,size(J,3)/2)配色图灰色的阴影插值函数

图中包含一个轴对象。axis对象包含3个surface类型的对象。

输入参数

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`我`- - - - - -输入图像
二维灰度图像|三维灰度体积

输入图像，指定为2-D灰度图像或3-D灰度体积。imbinarize期望数据类型的像素值双而且单在[0,1]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，并且不分别将每个通道二值化。要从RGB图像生成二值图像，首先使用将图像转换为灰度图像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”`

用于将图像二值化的方法，指定为以下值之一。

值	意义
`“全球”`	使用大津方法计算全局图像阈值。看到`graythresh`查阅有关大津方法的更多信息。
`“自适应”`	计算局部自适应图像阈值选择使用局部一阶图像统计周围的每个像素。看到`adaptthresh`获取详细信息。如果图像包含`正`年代或`南`S，的行为`imbinarize`为`“自适应”`方法未定义。传播的`正`年代或`南`S可能不会本地化到周围的邻居`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，值范围为[0,1]。

如果T是数字标量吗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作为一个局部自适应阈值。使用adaptthresh计算一个局部自适应阈值。

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

名称-值参数

的可选逗号分隔对名称,值参数。的名字参数名称和价值对应的值。的名字必须出现在引号内。您可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:BW = imbinalize (I，'adaptive'，'Sensitivity'，0.4);

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

自适应阈值分割的敏感因子，指定为逗号分隔的对，由“敏感”和一个范围为[0,1]的数字。高灵敏度值导致阈值更多的像素作为前景，风险包括一些背景像素。

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

`ForegroundPolarity`- - - - - -确定哪些像素被视为前景像素
`“光明”`(默认)|`“黑暗”`

确定哪些像素被认为是自适应阈值的前景像素，指定为由逗号分隔的对组成“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

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`BW`-输出二值图像
逻辑矩阵|逻辑数组

输出二进制图像，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，首先使用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使用像素周围的局部平均强度计算每个像素的阈值。这种技术也被称为布拉德利方法[２]．的“自适应”方法还使用的邻域大小约为图像大小的1/8(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，“从灰度直方图中选择阈值的方法”。IEEE系统、人与控制论汇刊．第9卷第1期，1979年，第62-66页。

[２]Bradley, D.， G. Roth，“使用积分图像调整阈值”，图形工具杂志．第12卷第2期，2007，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金宝app支持生成C代码(需要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的代码生成类型金宝app．
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。

另请参阅

graythresh|otsuthresh|adaptthresh|图像裂殖体

在R2016a中引入

imbinarize

语法

描述

例子

使用全局阈值对图像进行二值化

使用局部自适应阈值对图像进行二值化

将前景比背景暗的图像二值化

使用全局阈值对三维卷进行二值化

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`- - - - - -自适应阈值的敏感因子
`0.50`(默认)|在[0,1]范围内的数字

`ForegroundPolarity`- - - - - -确定哪些像素被视为前景像素
`“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代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

另请参阅

图像处理工具箱文档

金宝app

用MATLAB介绍深度学习

imbinarize

语法

描述

例子

使用全局阈值对图像进行二值化

使用局部自适应阈值对图像进行二值化

将前景比背景暗的图像二值化

使用全局阈值对三维卷进行二值化

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- - - - - -自适应阈值的敏感因子0.50(默认)|在[0,1]范围内的数字

ForegroundPolarity- - - - - -确定哪些像素被视为前景像素“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代码生成使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

另请参阅

图像处理工具箱文档

金宝app

用MATLAB介绍深度学习

`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`- - - - - -自适应阈值的敏感因子
`0.50`(默认)|在[0,1]范围内的数字

`ForegroundPolarity`- - - - - -确定哪些像素被视为前景像素
`“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代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。