灰度阈值变换

四、灰度阈值变换及二值化Gamma 1.5 T为指定阈值BW=im2bw(I,level);%level为人工设定阈值范围为[0 ,1] thresh=graythresh(I);%自动设定所需的最优化阈值

介绍了灰度阈值变换及二值化在图像处理中的应用技巧，涵盖了使用Gamma校正方法设定阈值以及自动化优化阈值的方法。

在MATLAB图像处理中，灰度阈值变换及二值化是重要的操作步骤。通过设定阈值或使用自动灰度阈值算法，可以有效地将图像转换为二值化形式，适用于各种图像处理应用。

输入一幅灰度图像，输出其阈值，采用ISODATA算法进行处理。

利用 MATLAB 对二维灰度图像进行统计分析和快速傅里叶变换处理，包含源代码和运行结果。

三角形方法最初由Zack等人（1977年）提出，用于测量灰度图像中的阈值。该方法通过在灰度直方图上的最大值b和最低（或最高，具体取决于上下文）值a之间构建一条线来确定阈值。该线使得直方图上的像素值明显大于0，并且通过计算从a到b范围内每个灰度级别到线的垂直距离L来确定最佳阈值级别。这种方法特别适用于处理在直方图中产生弱峰值的对象像素。

数字图像处理上机实验1中，使用Matlab软件进行了图像灰度的各种变换，包括灰度线性拉伸、灰度Gamma变换和灰度切片变换。这些操作通过Matlab代码实现，展示了在数字图像处理中灰度调整的多种方法。

用 MATLAB 玩图像，DWT 变换确实是个还蛮有意思的入口，尤其是跟灰度图配合着用，挺适合做些练手。像这份课程设计报告，内容写得蛮细的，从最开始的图像读取、灰度转换、大小调整，一直到统计和小波分解，都有实际代码可以直接用。你只要有个基础灰度图，照着复制粘贴就能跑起来，响应也快，效果还不错。统计那部分比较基础，但也挺重要。像灰度均值、方差、直方图，都能帮你更直观地理解图像的亮度分布。比如mean2、imhist这种函数，简单直接，结果一目了然。平时做预或者提取特征时，用上这些指标方便，尤其适合初学者。是重点：二维离散小波变换（DWT）。这部分就有点进阶了，适合用来做图像压缩、特征提取啥的。代

在Matlab中运行的灰度标准化程序，能够有效展示处理后的结果。

这是我们学习数字图像处理中基础的灰度操作。这里包括直方图、对比度拉伸、位平面切片、RGB颜色系统、负片、图像翻转等基本操作。这些操作是MATLAB中灰度处理的基础，对于理解图像处理有重要意义。