exponenta event banner

adaptthresh

Адаптивное пороговое значение изображения с использованием локальной статистики первого порядка

Описание

пример

T = adaptthresh(I) вычисляет локально адаптивный порог для 2-D изображения в градациях серого или 3-D объема в градациях серого I. adaptthresh функция выбирает порог на основе локальной средней интенсивности (статистики первого порядка) в окрестности каждого пикселя. Порог T может использоваться с imbinarize функция для преобразования изображения в оттенках серого в двоичное изображение.

пример

T = adaptthresh(I,sensitivity) вычисляет локально адаптивный порог с коэффициентом чувствительности, указанным sensitivity. sensitivity является скаляром в диапазоне [0,1], который указывает чувствительность к пороговому значению большего количества пикселей в качестве переднего плана.

пример

T = adaptthresh(___,Name,Value) вычисляет локально адаптивный порог, используя пары имя-значение для управления аспектами пороговой обработки.

Примеры

свернуть все

Чтение изображения в рабочую область.

I = imread('rice.png');

Использовать adaptthresh определение порога, используемого в операции бинаризации.

T = adaptthresh(I, 0.4);

Преобразование изображения в двоичное изображение с указанием порогового значения.

BW = imbinarize(I,T);

Отображение исходного изображения с двоичной версией рядом.

figure
imshowpair(I, BW, 'montage')

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

Чтение изображения в рабочую область.

I = imread('printedtext.png');

Используя adaptthresh вычислить адаптивный порог и отобразить изображение локального порога. Это представляет оценку среднего фонового освещения.

T = adaptthresh(I,0.4,'ForegroundPolarity','dark');
figure
imshow(T)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

Бинаризация изображения с использованием локально адаптивного порога

BW = imbinarize(I,T);
figure
imshow(BW)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

Загрузите 3-D том в рабочую область.

load mristack;
V = mristack;

Просмотрите данные.

figure
slice(double(V),size(V,2)/2,size(V,1)/2,size(V,3)/2)
colormap gray
shading interp

Figure contains an axes. The axes contains 3 objects of type surface.

Вычислите пороговое значение.

J = adaptthresh(V,'neigh',[3 3 3],'Fore','bright');

Отображение порогового значения.

figure
slice(double(J),size(J,2)/2,size(J,1)/2,size(J,3)/2)
colormap gray
shading interp

Figure contains an axes. The axes contains 3 objects of type surface.

Входные аргументы

свернуть все

Изображение или объем в градациях серого, указанный как 2-D числовая матрица или 3-D числовой массив.

Если изображение содержит Infs или NaNs, поведение adaptthresh не определен. Распространение Infs или NaNs может быть не локализован в окрестности вокруг Inf или NaN пикселы.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

Определите, какие пикселы будут присвоены порогу как пикселы переднего плана, заданные как число в диапазоне [0, 1]. Высокие значения чувствительности приводят к пороговому значению большего количества пикселей в качестве переднего плана с риском включения некоторых фоновых пикселей.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: T = adaptthresh(I,0.4,'ForegroundPolarity','dark');

Размер окрестности, используемый для вычисления локальной статистики вокруг каждого пикселя, определяемый как положительное нечетное целое число или 2-элементный вектор положительных нечетных целых чисел.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Определите, какие пикселы считаются пикселями переднего плана, с помощью одного из следующих параметров:

Стоимость

Значение

'bright'

Передний план ярче заднего плана.

'dark'

Передний план темнее заднего плана

Типы данных: char | string

Статистика, используемая для вычисления локального порога в каждом пикселе, заданная как одно из следующих значений:

Стоимость

Значение

'mean'

Локальная средняя интенсивность по окрестностям. Этот метод также называют методом Брэдли [1].

'median'

Местная медиана по соседству. Вычисление этой статистики может быть медленным. Рассмотрите возможность использования меньшего размера окрестности для получения более быстрых результатов.

'gaussian'

Гауссово взвешенное значение по соседству.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Нормализованные значения интенсивности, возвращаемые в виде числовой матрицы или числового массива того же размера, что и входное изображение или объем. I. Значения нормализуются к диапазону [0, 1].

Типы данных: double

Ссылки

[1] Брэдли, Д., Г. Рот, «Адаптация порогов с использованием интегрального изображения», Журнал графических инструментов. Том 12, № 2, 2007, стр.13-21.

Расширенные возможности

.

См. также

| |

Представлен в R2016a