Matlab图像处理（2）彩色图像或灰度图像转换为二值图像（初学必看）_matlab生成二值图像

手把手教你用Matlab实现图像二值化

图像二值化有多种方式,但重点还是如何确定阈值，图像灰度值大于阈值将变为1也就是白色，小于将变为0也就是黑色，基本代码如下:

RGB = imread('1.jpg');%将图像读入工作区
Y = rgb2gray(RGB);%将图像灰度化
BW = imbinarize(Y); %将图像转换为二值图像
figure;
imshow(BW)%显示二值图像

这是一个最基本将彩色图像转换为二值图像的代码，接下来详细解释代码（未出现的解释去翻看之前的文章）：

  imbinarize是matlab自带函数，意思是将后面括号里的图像二值化

灰度图像转换为二值图像将转换灰度的步骤去掉即可，代码:

Y= imread('1.jpg');%将图像读入工作区
BW = imbinarize(Y); %将图像转换为二值图像
figure;
imshow(BW)%显示二值图像

注意imbinarize只能处理二维图像，如果是彩色图像要进行灰度化

imbinarize通过将所有高于全局阈值的值替换为 1 并将所有其他值设置为 0，从二维或三维灰度图像 I 创建二值图像。默认情况下，imbinarize使用 Otsu 方法，该方法选择特定阈值来最小化阈值化的黑白像素的类内方差。

也就是说imbinarize其实是通过一个方法自动生成了一个阈值来进行二值化，那假如我们想自己规定一个阈值呢？

也很简单

Y= imread('1.jpg');%将图像读入工作区
J=imbinarize(Y,k); %转换成二值图，k为分割阈值
figure;
imshow(J);

这个代码里k就是阈值，如果你有更好的方法得到一个更好的阈值就可以使用这个代码。

补充一个得到阈值的代码

k=graythresh(Y); %得到最优阈值