matlab自适应阈值算法 图像处理二值化中阈值的求解原理？
图像处理二值化中阈值的求解原理？
您读入的图像是RGB图像。你需要先把它转换成灰度图像。有许多方法可以选择阈值。你可以使用灰度直方图得到谷点。1如果要快速将其转换为二进制图像，请I=imread（）土香.jpg）I1=rgb2gray（I）%I1灰度图像I2=im2bw（I1）%I2是二值图像，不需要寻找阈值2。如果你想找到谷的直方图，可以先画出imhist（I1）的灰度直方图，然后观察谷底，如果你想为谷点编程我就不给你了，不太难；3，或者你可以设置经验值IMAX=max（max（I1））Imin=min（min（I1））t=round（IMAX-（IMAX Imin）/2）%，我随便拿，但它是基本上最好用I2=（I1）>=t%I2是一个二值图像
我觉得这里的图像分割应该是指图像的语义分割。总之，灰度图像的二值化就是在灰度图像上设置一个阈值。例如，图像的像素值范围为0～255，阈值为128。然后，图像中小于128的所有像素值都是0，大于（等于）128的像素值被设置为255。这是一种二值化。
语义分段不同。首先，语义分割不一定是灰度图像，也是RGB图像。其次，语义分割不是根据阈值进行二值化，而是根据视觉语义进行二值化。例如，图像中有一只大猫，其中有一只。Cat是一种视觉语义，将flower Cat的所有像素值设置为255，其他像素值设置为0是一种语义分割。如果花猫的像素值范围是0~255（足够的花），则不可能用简单的阈值来标记它
~]。具体步骤如下：所需材料：PS CS6演示。
1、首先，在PS中打开图像，然后单击“图像”-“模式”-“灰度”。2、 在提示窗口中点击“扔掉”，将图像转换为纯灰色图像。3、 然后单击工具栏上的“图像”-“调整”-“阈值”。4、 向右拖动滑块，并通过观察画布的效果进行调整。当效果合适时，单击“确定”。5、 经过上述步骤，可以将图像转换成纯黑和纯白的二值图像。
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