解释一下什么是二值化？matlab怎么二值化

本文目录

• 解释一下什么是二值化
• matlab怎么二值化
• 二值化的方法
• 图像分割为什么是图像的二值化处理
• 图像处理里的图像2值化是什么意思啊 原理是什么啊
• 图像二值化处理和显示是怎样的
• 图像二值化的方法和步骤,能有具体的比如ARCGIS或者ENVI步骤更好
• 怎样在Photoshop中二值化
• 图像二值化的OpenCV
• 二值化什么意思请说出它的概念,谢谢!

解释一下什么是二值化

二值化（英语：Thresholding）是图像分割的一种最简单的方法。二值化可以把灰度图像转换成二值图像。把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化。

matlab怎么二值化

matlab中，使用im2bw()函数对图片进行二值化。

matlab中DIP工具箱函数im2bw使用阈值（threshold）变换法把灰度图像（grayscale image）转换成二值图像。所谓二值图像， 一般意义上是指只有纯黑（0）、纯白（255）两种颜色的图像。 当然， 也可以是其他任意两种颜色的组合。 

在matlab命令行中键入doc im2bw或help im2bw即可获得该函数的帮助信息。

im2bw()的语法如下：

1、BW = im2bw(I, level)

2、BW = im2bw(X, map, level)

3、BW = im2bw(RGB, level)

其中level就是设置阈值的。level取值范围。

扩展资料：

matlab中，使用graythresh()函数智能建议二值化所需的阈值：

在matlab中使用im2bw函数进行图像二值化处理时（将图像转换为 二值图像）， 人为设定阈值并不总是十分有效。matlab工具箱为我们提供了graythresh函数。该函数使用最大类间方差法得到一个阈值， 利用这个阈值进行图像二值化通常是十分有效的。

参考资料来源：百度百科-im2bw

二值化的方法

一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个全局的阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。将大于T的像素群的像素值设定为白色（或者黑色），小于T的像素群的像素值设定为黑色（或者白色）。全局二值化，在表现图像细节方面存在很大缺陷。为了弥补这个缺陷，出现了局部二值化方法。局部二值化的方法就是按照一定的规则将整幅图像划分为N个窗口，对这N个窗口中的每一个窗口再按照一个统一的阈值T将该窗口内的像素划分为两部分，进行二值化处理。 局部二值化也有一个缺陷。这个缺陷存在于那个统一阈值的选定。这个阈值是没有经过合理的运算得来，一般是取该窗口的平局值。这就导致在每一个窗口内仍然出现的是全局二值化的缺陷。为了解决这个问题，就出现了局部自适应二值化方法。局部自适应二值化，该方法就是在局部二值化的基础之上，将阈值的设定更加合理化。该方法的阈值是通过对该窗口像素的平均值E，像素之间的差平方P，像素之间的均方根值Q等各种局部特征，设定一个参数方程进行阈值的计算，例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a,b,c是自由参数。这样得出来的二值化图像就更能表现出二值化图像中的细节。

图像分割为什么是图像的二值化处理

因素只有一个，就是阈值，因为就这一个参数。选过高，图像一片白，选过低，一片黑，都导致图像细节的丧失。最佳的选择当然是看直方图，选择中间的谷点。但如果整幅图像的灰度分布在空间并不均匀，就会导致二值化后的整体效果不佳。办法有很多，最基本的就是分割成条、或成块，对每个块选取最适合的阈值进行二值化，这叫做自适应二值化，可获得最佳效果。详细吧？

图像处理里的图像2值化是什么意思啊 原理是什么啊

图像的二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。　　将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。　　所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。

图像二值化处理和显示是怎样的

如前所述，图像二值化需要给出阈值，因此在GUI窗口内需要设置可以输入的文本框和可以拖动的滚动条分别完成阈值的输入。下面分别介绍两种方法的具体实现方法。

为GUI界面添加一个文本框须使用EditText控件。在界面左侧控件栏中单击EditText后，将其拖入右侧界面中，创建一个文本输入框，命名为threshold_edit，如图6-10所示，同时将其“String”属性值设为0.5。再添加一个按钮（“String”为ShowBWImage，“Tag”为Show_bw_image）来实现二值化操作，其中的阈值就从文本输入框中读取。具体程序如下。

%---ExecutesonbuttonpressinShow_bw_image.functionShow_bw_image_Callback(hObject

图像二值化的方法和步骤,能有具体的比如ARCGIS或者ENVI步骤更好

1。把图像重新symbolize，使用classify分成两种类型，如：0-126，126-255。(把图象二值化)，在图象上鼠标右击，选取properties,在选symbolgy标签，在show中选classified，classes等于2。2.在arcCatalog中新建shp文件（分几层建几个，有点、线、多边形、多点四种类型），将图象和SHP文件一起加入到ARCMAP中，对SHP文件进行，此时可以激活arcscan，进行矢量化。后面我们的数字化工作是对这个校准后的影像进行操作的。通过上面的操作我们的数据已经完成了配准工作，我们将使用这些配准后的影像进行分层矢量化。

怎样在Photoshop中二值化

使用阈值功能实现，具体步骤如下：

所需材料：PS CS6演示。

一、首先在PS内打开该图片，然后点击“图像”-“模式”-“灰度”。

二、提示窗口内点击“扔掉”，把该图上转换为纯灰度的图片。

三、接着点击工具栏“图像”-“调整”-“阈值”。

四、向右拖动滑块，通过观察画布效果进行调整，效果合适后，点击“确定”。

五、经过上述步骤后，就可以把该图片转化为纯黑和纯白两种颜色的二值化图片了。

图像二值化的OpenCV

OpenCV中有两个函数可以实现图片的二值化：（1）cvThreshold( dst, dst,230 , 255, CV_THRESH_BINARY_INV);（2）cvAdaptiveThreshold( dst, dst, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,CV_THRESH_BINARY, 9, -10);方法（1）是手动指定一个阈值，以此阈值来进行二值化处理。其中的第四个参数决定了该方法的结果：threshold_type=CV_THRESH_BINARY:dst(x,y) = max_value, if src(x,y)》threshold 0, otherwise.threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:dst(x,y) = 0, if src(x,y)》threshold; dst(x,y) = max_value, otherwise.threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:dst(x,y) = threshold, if src(x,y)》threshold; dst(x,y) = src(x,y), otherwise.threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:dst(x,y) = src(x,y), if (x,y)》threshold ; dst(x,y) = 0, otherwise.threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:dst(x,y) = 0, if src(x,y)》threshold ; dst(x,y) = src(x,y), otherwise.值得一说的是threshold_type可以使用CV_THRESH_OTSU类型，这样该函数就会使用大律法OTSU得到的全局自适应阈值来进行二值化图片，而参数中的threshold不再起 作用。比如：cvThreshold( dst, dst,300 , 255, CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV);这种方法对于灰度直方图呈现二峰特征的图片处理起来效果很好。方法（2）是一个自适应阈值二值化方法，通过设定最后两个参数来调整效果。

二值化什么意思请说出它的概念,谢谢!

一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化（BINARIZATION）。