二值化（二值化阈值的选取方法）

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1图像的二值化会有哪些作用?

二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用，同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤，选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。

通常情况下，图像二值化用于将彩色图像转化为灰度图像，也可以将灰度图像转化为黑白图像。图像二值化的目的是简化图像，使其易于计算机处理。在计算机视觉中，二值化可以用来进行边缘检测、轮廓提取、区域分割等操作。

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。

在实际应用中，二值化分类主要用于图像分割、图像识别、目标跟踪等方面。例如，在目标跟踪中，可以通过二值化处理，得到目标的轮廓，并进行跟踪。

也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。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。

图像处理的作用是突出图像中对机器视觉系统而言需要的特征，而减少不需要的特征，并不考虑图像是否降质。图像处理不是目的，而是为了机器视觉系统进一步的决策做准备。

2matlab怎么二值化

1、具体用法如下：BW = im2bw（path，level）。其中，path表示图片的完全路径；level表示区分黑白色的界限（0~1之间的数字）。返回值BW 就是一个只含有01的矩阵。

2、二值化图像函数主要有dither和im2bw函数。dither 函数通过颜色抖动来达到转换图像的目的。语法：BW = dither（I）。Image 是图像矩阵资料，BW 是二值化图像矩阵 im2bw 函数通过对灰度值进行阈值判断的方法达到目的。

3、level = graythresh（I） 计算全局阈值（level） ，该阈值可以用在将强度图像转换为二进制图像的函数 im2bw 中。level 是在[0， 1]内归一化的强度值。这个是全局阈值的选取，matlab自带的函数。

4、例如要绘制两条散点图曲线，选中三列数，第一列百是自变量，其余都是因变量。

3二值化处理与边缘检测

首先要知道图像二值化和边缘检测的目的。图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单图像更简单。阈值可以分为全局阈值和局部阈值，可以是单阈值也可以是多阈值。

边缘检测中不可以不对图像进行二值化操作步骤。根据查询相关信息显示：二值化是边缘检测中必不可少的步骤。

通常情况下，图像二值化用于将彩色图像转化为灰度图像，也可以将灰度图像转化为黑白图像。图像二值化的目的是简化图像，使其易于计算机处理。在计算机视觉中，二值化可以用来进行边缘检测、轮廓提取、区域分割等操作。

在对数字图像的处理过程中，将灰度图像（包括以灰度模式显示的彩色图像）二值化，使得在对图像做进一步处理时，操作更简单，运算和存储的数据量更小，系统速度更优化。

4二值化图是什么意思

1、什么是二值化图象 所谓二值图像，就是指图像上的所有点的灰度值只用两种可能，不为0就为255，也就是整个图像呈现出明显的黑白效果。

2、图像二值化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。灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象，象素值只能为0或1。

3、二值化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只有黑和白的视觉效果。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。

4、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。

5什么是二值图像,什么是灰度图像,什么是彩色图像,他们有什么区别?_百度...

二值图像：图像中每个像素的亮度值仅可以取自0到1的图像，灰度图像也称为灰阶图像，图像中每个像素可以由0到255的亮度值表示。

二值图像、灰度图像、彩色图像的基本表示方法。二值图像是指仅仅包含黑色和白色两种颜色的图像。 在计算机中，通过一个栅格状排列的数据集（矩阵）来表示和处理图像。

二值图像是指图像中每个像素的亮度值仅可以取自0到1的图像。 灰度图像，也称为灰阶图像，图像中每个像素可以由黑到白的亮度值表示。

6我在做基于二值化理论的医学图像处理,请问图像二值化的理论和方法有哪些...

P-Tile法 Doyle于1962年提出的P-Tile （即P分位数法）可以说是最古老的一种阈值选取方法。

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。

最优阈值法：又被称为逼近迭代算法，这种方法的原理是将直方图用两个或多个正态分布的概率密度函数来近似表示的方法，阈值取为对应两个或多个正态分布的最大值之间的最小概率处的灰度值，其结果是具有最小误差的分割。

一般来说，二值化处理有两种方法：全局阈值法和自适应阈值法。全局阈值法是将整张图像的像素点设为同一个阈值，可以快速实现二值化处理。

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。

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