multithresh

采用Otsu方法的多级图像阈值

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语法

打= multithresh (A)
打= multithresh (N),
(打,度量)= multithresh (＿＿＿）

描述

例子

打= multithresh (一个）返回单个阈值打计算的图像一个利用大津的方法。您可以使用打的输入参数imquantize将图像转换为两级图像。

例子

打= multithresh (一个，N）返回打一个1 × n的向量N阈值使用Otsu的方法。您可以使用打的输入参数imquantize转换图像一个变成一个图像N + 1离散的水平。

例子

［打，度规) = multithresh (＿＿＿）返回度规，衡量所计算阈值的有效性。

例子

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打开生活的脚本

读取图像并显示它。

我= imread (“coins.png”）;imshow(我)

计算图像的单个阈值。

水平= multithresh(我);

将图像分割为两个区域使用imquantize，指定返回的阈值级别multithresh．

seg_I = imquantize(我、水平);图imshow (seg_I, [])

打开生活的脚本

读取图像并显示它。

我= imread (“circlesBrightDark.png”）;imshow (I)轴从标题(原始图像的）

计算两个阈值水平。

打= multithresh(我,2);

将图像分割成三个层次使用imquantize．

seg_I = imquantize(我打);

将分割图像转换为彩色图像使用label2rgb和显示。

RGB = label2rgb (seg_I);图;imshow (RGB)轴从标题(RGB图像分割的）

打开生活的脚本

读取真彩色(RGB)图像并显示它。

我= imread (“peppers.png”）;imshow (I)轴从标题(“RGB图像”）;

从整个RGB图像生成7级阈值。

threshRGB = multithresh (7);

为RGB图像的每个平面生成阈值。

threshForPlanes = 0(3、7);为i = 1:3 threshForPlanes(我:)= multithresh(我(:,:,i), 7);结束

用从整幅图像中计算出的阈值集对整幅图像进行处理。

value = [0 threshRGB(2:end) 255];quantRGB = imquantize(I, threshRGB, value);

使用从给定平面计算的阈值向量分别处理每个RGB平面。使用为该平面生成的阈值向量量化每个RGB平面。

quantPlane = 0 (size(I));为i = 1:3 value = [0 threshForPlanes(i,2:end) 255];quantPlane(:,:我)= imquantize(我(:,:,i), threshForPlanes(我:),值);结束quantPlane = uint8 (quantPlane);

显示两种分割图像并注意两种阈值方案的视觉差异。

imshowpair (quantRGB quantPlane,“蒙太奇”)轴从标题(“全RGB图像量化平面逐平面量化”）

为了比较结果，计算每个输出图像中唯一的RGB像素向量的数量。注意，逐平面阈值方案产生的颜色比全RGB图像方案多23%。

dim = size(quantRGB);qtrgbmx3 =重塑(qtrgb, prod(dim(1:2))， 3);quantPlanemx3 =重塑(quantPlane, prod(dim(1:2))， 3);colorsRGB =独特(quantRGBmx3,“行”）;colorsPlane =独特(quantPlanemx3,“行”）;disp ([“RGB图像中独特的颜色:”int2str(长度(colorsRGB))));
独特的颜色在RGB图像:188
disp ([“飞机上的独特色彩:”int2str(长度(colorsPlane))));
独特的色彩在飞机的图像:231
打开生活的脚本

读取图像。

我= imread (“circlesBrightDark.png”）;

在图像中找到所有唯一的灰度值。

uniqLevels =独特的(我(:));disp (['唯一级别的数量= 'int2str(长度(uniqLevels))));
独特关卡的数量= 148

在的单调递增值处计算一系列阈值N．

Nvals = [1 2 4 8];为i = 1:length(Nvals) [thresh, metric] = multithresh(i, Nvals(i));disp ([“N =”int2str(造船(我))' | metric = 'num2str(公制)]);结束
N = 1 | metric = 0.54767 N = 2 | metric = 0.98715 N = 4 | metric = 0.99648 N = 8 | metric = 0.99902

应用集合的8个阈值，以获得9级分割使用imquantize．

seg_Neq8 = imquantize(我打);uniqLevels = unique(seg_Neq8(:))
uniqLevels =9×11 2 3 4 5 6 7 8 9

使用seg_Neq8作为输入multithresh．集N等于8，比分割后的图像的层数少1。multithresh返回一个度规值为1。

[thresh, metric] = multithresh(seg_Neq8,8)
打=1×81.8784 2.7882 3.6667 4.5451 5.4549 6.3333 7.2118 8.1216
度量= 1

再次阈值图像，这次增加的值N1。这个值现在等于图像中的层数。请注意输入是如何退化的，因为图像中的级别数量对于请求阈值的数量来说太少了。因此，multithresh返回a度规值0。

[thresh, metric] = multithresh(seg_Neq8,9)
警告:没有解决方案存在，因为图像中的唯一级别的数量太少，无法找到9个阈值。返回任意选择的解。
打=1×91 2 3 4 5 6 7 8 9
度量= 0

输入参数

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要设置阈值的图像，指定为任意维度的数字数组。multithresh根据整个数组的聚合直方图查找阈值。multithresh将RGB图像视为一个三维数字阵列，并计算来自所有三个彩色平面的合并数据的阈值。

multithresh使用输入图像的范围一个，(最小((:))最大((:)))，作为计算后续计算中使用的直方图的限制。multithresh忽略任何一个nan在计算。任何正和负分别计算在直方图的第一个和最后一个箱子中。

对于简并输入，其中唯一值的数目一个是小于还是等于N在美国，使用大津的方法没有可行的解决方案。对于这样的输入，返回值打包含的所有唯一值一个也可能是一些任意选择的额外值。

数据类型:单|双|int16|uint8|uint16

阈值的数量，指定为正整数。为N > 2，multithresh采用基于搜索的Otsu准则优化来寻找阈值。基于搜索的优化只保证局部最优的结果。由于收敛到局部最优的概率随N，最好使用较小的值N,通常是N < 10．的最大允许值N是20。

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

输出参数

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用于量化图像的阈值集，返回为1乘n的数字向量，其数据类型与图像相同一个．

这些阈值与输入图像的范围相同一个,不像graythresh函数，返回范围为[0,1]的标准化阈值。

阈值有效性的度量，返回为范围[0,1]内的一个数字。值越高，说明阈值在将输入图像分割成多个图像时效果越好N + 1基于大津的客观标准。对于简并输入，其中唯一值的数目一个是小于还是等于N，度规= 0。

数据类型:双

参考文献

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

扩展功能

另请参阅

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介绍了R2012b

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图像分割和阈值代码示例

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