灰度阈值

输入一幅灰度图像，输出其阈值，采用ISODATA算法进行处理。

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

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。

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。

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。

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。

matlab应用-自动阈值处理。如何寻找最佳默认阈值？

matlab开发-阈值化概念。通过分析图像直方图，确定将灰度图像转换为二值图像的最佳阈值。

详细介绍全局最优和自适应阈值分割方法的原理，附带Matlab代码，实现基于Sobel算子的精确边缘提取。

MATLAB开发：局部阈值处理。使用指定的块大小对图像执行本地OTSU阈值。