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matlab直方图阈值分割法
阈值分割的方法有很多，一种具有自适应的方法叫OSTU，我比较倾向于用这种方法。不用人为设置阈值，根据图象的特性自动确定阈值。
matlab图像阈值分割用的语言基于阈值法实现图像分割含Matlab源码。对于数字图像，我们往往会对他们中的某一部分感兴趣，这些部分我们称为前景或者目标， 其余部分称为背景。
阈值分割就是针对灰度图像的，通过设定一个阈值可以在分割后达到二值化的效果。对彩色图像进行阈值分割，当然也是转成灰度图后进行分割了。
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。
基于阈值的图像分割方法有哪些
第一种方法是基于阈值的图像分割方法。这种方法的核心思想是想根据图像的灰度特征来给出一个或多个灰度阈值，将此阈值作为一个标准值与图像中的每个像素逐一进行比较。
基于阈值的方法：该方法将图像转化为灰度图像或二值图像，通过设置合适的阈值将背景与手势分割开来。
基于阈值的分割方法 灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。
基于阈值的分割：该方法将图像中像素点的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将灰度值高于阈值的像素点视为前景，低于阈值的像素点视为背景。基于边缘检测的分割：该方法通过检测图像中的边缘来将前景和背景分离。
基于灰度特征的阈值分割方法 阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。
还有可能产生新的峰，或者噪声会使直方图的峰值变低，甚至被淹没。此时直方图 不能完全反映出图像的像素 分布情况，这 对于那些利用直方图来取阈值的图像分割算法来说， 所取的阈值也就必然会存在偏差， 造成分割的不准确。
otsu阈值分割算法是什么?
1、OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法，也叫大津算法（大津展之 tsu Nobuyuki），主要用于一些简单的阈值确定。对于下面这张灰度图片：我们想让这些物体（前景）和背景区分更明显一些，比如让物体为纯黑，背景全白。
2、Otsu[2]提出了最大方差法， 该算法是在判别分析最小二乘法原理的基础上推导得出的， 计算过程简单， 是一种常用的阈值分割的稳定算法。
3、大津法又叫最大类间方差法、最大类间阈值法（OTSU）。
4、Niblack算法是通过某一像素点及其邻域内像素点灰度值的均值和标准差计算得到二值化阈值的。在计算图像点(x，y)二值化阈值时，首先计算以(x，y)为中心的n*n大小的区域内像素点的灰度均值m和标准差s。
5、阈值的计算公式是R=1 - SSres/SStot。
6、OTSU法，中文叫大津法，是由日本学者大津展之提出的，因此以他的名字命名。
阈值分割和边缘检测实现图像目标分割的角度有什么不同
图像分割是指将特定的影像分割成区域内部属性一致而区域间不一致的技术。
这个还是比较好区分的。首先说边缘检测，边缘检测是通过图像的梯度变化将图像中梯度变化明显的地方检测出来，针对的是边缘信息。
基于边缘的分割方法则与边缘检测理论紧密相关，此类方法大多是基于局部信息的，一般利用图像—阶导数的极大值或二阶导数的过零点信息来提供判断边缘点的基本依据，进一步还可以采用各种曲线拟合技术获得划分不同区域边界的连续曲线。
问题二：matlab 图像分割有什么作用 在一幅图像中，人们常常只对其中的部分目标感兴趣，这些目标通常占据一定的区域，并且在某些特性(如灰度、轮廓、颜色和纹理等)上和临近的图像有差别。
matlab中阈值分割法怎么用
阈值分割就是针对灰度图像的，通过设定一个阈值可以在分割后达到二值化的效果。对彩色图像进行阈值分割，当然也是转成灰度图后进行分割了。
阈值分割的方法有很多，一种具有自适应的方法叫OSTU，我比较倾向于用这种方法。不用人为设置阈值，根据图象的特性自动确定阈值。
首先，读取需要处理的图片，使用imread函数读取，将其存储为一个矩阵。其次，将图片矩阵转换为灰度图像，使用rgb2gray函数将RGB彩色图像转换为灰度图像。
关于阈值分割法和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。