使用MATLAB中的Otsu方法对数字图像进行二值化

在数字图像处理中，将彩色图像或灰度图像转换为二值图像的过程被称为图像的二值化。在二值图像中，图像像素使用二进制值0和1表示，其中0表示黑色像素，1表示白色像素。

二值化是简化图像分析的有效技术，还有助于提取图像的重要特征。

数字图像二值化过程

数字图像二值化的过程是基于使用阈值来操作原始图像的像素以获得二值图像。

在此过程中，像素的像素值高于阈值的像素被设置为1，即白色，像素值低于阈值的像素被设置为0，即黑色。

数字图像二值化的目的

数字图像二值化可以具有几个目的。数字图像处理中常用的二值化用途如下所述：

图像分割 - 二值化根据指定的属性将原始图像分为不同的区域，这使得图像分割的过程更简单。
目标检测 - 二值化还简化了物体检测和识别的过程。
特征提取 - 可以将二值化应用于数字图像以提取其特性和特征，如图案、边缘等。
图像压缩 - 通过二值化可以轻松压缩数字图像，因为对于二值图像的编码更容易。
光学字符识别 - 二值化将数字图像转换为二进制图像，可用于实现光学字符识别算法以光学方式识别字符。

数字图像二值化的阈值化技术

根据数字图像的性质和所需的输出，以下是用于数字图像二值化的一些常见阈值化技术：

全局阈值化 - 当将单个阈值值应用于整个图像以进行二值化时，将此类阈值化技术称为全局阈值化。
自适应阈值化 - 在此阈值化技术中，根据图像区域的局部属性对图像应用不同的阈值值。
Otsu方法 - 这是一种阈值化技术，通过自动确定最佳阈值值来执行二值化。

在本文中，我们将讨论使用MATLAB中的Otsu方法对数字图像进行二值化的方法。

使用Otsu方法进行数字图像的二值化

在MATLAB中，使用Otsu方法对数字图像进行二值化是一种自动计算最佳阈值的图像处理技术。

MATLAB提供了一个内置函数’graythresh’来计算执行数字图像二值化所需的最佳阈值。

下面解释了在MATLAB中使用Otsu方法执行数字图像二值化的逐步过程：

步骤（1） - 读取输入图像。
步骤（2） - 将输入图像转换为灰度图像。
步骤（3） - 使用’graythresh’函数计算Otsu的阈值。
步骤（4） - 使用’imbinarize’函数对图像进行二值化。
步骤（5） - 显示输出的二进制图像。

因此，使用Otsu方法对数字图像进行二值化是一个简单直接的过程。

示例

现在，让我们讨论一个MATLAB程序的实现，以使用Otsu方法对数字图像进行二值化。

% Read the input image
img = imread('path_to_grayscale_image.jpg');

% Convert the input image to grayscale image
grayimg = rgb2gray(img);

% Calculate the Otsu threshold value
th = graythresh(grayimg);

% Perform the Binarization of the image using the threshold value
binaryimg = imbinarize(grayimg, th);

% Display the original image and the binarized image
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(img); title('Original Image');
subplot(1, 2, 2); imshow(binaryimg); title('Otsu Binarized Image');