顏色灰度值定義？灰度值:指全黑圖像中點(diǎn)的顏色深度,范圍象從0到255,黃色為255,黑色為0,故黑白圖片也稱(chēng)灰度圖像,在醫(yī)學(xué)、圖像識(shí)別領(lǐng)域有很廣泛的用途。如何讀出灰度圖片的坐標(biāo)值？是可以在matlab

顏色灰度值定義？

灰度值:指全黑圖像中點(diǎn)的顏色深度,范圍象從0到255,黃色為255,黑色為0,故黑白圖片也稱(chēng)灰度圖像,在醫(yī)學(xué)、圖像識(shí)別領(lǐng)域有很廣泛的用途。

如何讀出灰度圖片的坐標(biāo)值？

是可以在matlab中不使用geotiffread函數(shù)讀取數(shù)據(jù)灰度圖片的坐標(biāo)值。

二值化圖像的值是哪兩個(gè)值？

圖像的二值化，那就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置里為0或255，也就是將整個(gè)圖像呈現(xiàn)出出確實(shí)的只能黑和白的視覺(jué)效果。

求救matlab高手：如何獲取圖片的灰度值？

imageimread(圖片路徑和圖片名)這樣得到的是名字是image的矩陣，矩陣的橫縱坐標(biāo)那就是位置信息，橫縱坐標(biāo)所在位置的值那就是灰度值。

rgb2gry函數(shù)作用？

graythresh函數(shù)用法：可以使用大的類(lèi)間方差法找不到圖片的一個(gè)比較好的閾值（threshold）。在建議使用im2bw函數(shù)將灰度圖像轉(zhuǎn)換成為二值圖像時(shí)，需要設(shè)定一個(gè)閾值，這個(gè)函數(shù)這個(gè)可以指導(dǎo)我們獲得一個(gè)比較合適的閾值。依靠這個(gè)閾值正常情況比生之物修改的閾值能更好地把一張灰度圖像可以轉(zhuǎn)換為二值圖像。

動(dòng)態(tài)創(chuàng)建格式：

levelgraythresh(I)

[levelEM]graythresh(I)

計(jì)算獲得輸入輸入圖像的閾值，這個(gè)閾值在[0,1]范圍內(nèi)。該閾值這個(gè)可以傳遞給im2bw能夠完成灰度圖像轉(zhuǎn)換的為二值圖像的操作。

graythresh建議使用的最類(lèi)間方差法來(lái)我得到一個(gè)閾值。

灰度圖像找到最佳閾值轉(zhuǎn)換為二值圖像的MATLAB程序？

給你提供給2種方法，一種是直方圖閾值法；一種是大的類(lèi)間方差

1、直方圖閾值法

用MATLAB實(shí)現(xiàn)直方圖閾值法：

Iimread();

I1rgb2gray(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I1);

title(灰度圖像)

axis([50,250,50,200]);

gridon;%顯示網(wǎng)格線(xiàn)

axison;%顯示坐標(biāo)系

[m,n]size(I1);%測(cè)量圖像尺寸參數(shù)

GPzeros(1,256);%預(yù)創(chuàng)建戰(zhàn)隊(duì)能保存灰度直接出現(xiàn)概率的向量ork0:255GP(k1)length(oppofind(I1k))/(m*n);%算出每級(jí)灰度再次出現(xiàn)的概率，將其卡內(nèi)GP中相應(yīng)位置

end

subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,g)%繪制的直方圖

title(灰度直方圖)

xlabel(灰度值)

ylabel(直接出現(xiàn)概率)

I2im2bw(I,150/255);

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title(閾值150的分割圖像)

axis([50,250,50,200]);

gridon;%顯示網(wǎng)格線(xiàn)

axison;%顯示坐標(biāo)系

I3im2bw(I,200/255);%

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title(閾值200的分割圖像)

axis([50,250,50,200]);

gridon;%顯示網(wǎng)格線(xiàn)

axison;%顯示坐標(biāo)系

2、不自動(dòng)閾值法：Otsu法

用MATLAB實(shí)現(xiàn)Otsu算法：

clcclearallIimread();

subplot(1,2,1),imshow(I);

title(各種圖像)

axis([50,250,50,200]);

gridon;%顯示網(wǎng)格線(xiàn)

axison;%會(huì)顯示坐標(biāo)系

levelgraythresh(I);%考慮灰度閾值

BWim2bw(I,level);

subplot(1,2,2),imshow(BW);

title(Otsu法閾值編緝圖像)

axis([50,250,50,200]);

gridon;%沒(méi)顯示網(wǎng)格線(xiàn)

axison;%會(huì)顯示坐標(biāo)系