【数字图像处理+MATLAB】将图像转换为二值图像（Binary Image）：使用 imbinarize 函数进行二值化运算（Binarize）

引言

二值图像是一种特殊类型的数字图像，其中每个像素只有两种可能的强度值或颜色值。这两种值通常表示为黑色和白色，或者0和1。

二值化是一个常见的图像处理步骤，它将灰度或彩色图像转换为二值图像。在二值化过程中，会设定一个阈值，所有大于这个阈值的像素会被设置为1（通常表示白色），所有小于或等于这个阈值的像素会被设置为0（通常表示黑色）。这个阈值可以是手动设定的，也可以通过各种算法（例如Otsu方法）自动计算得出。

语法详解

imbinarize是MATLAB中的一个函数，用于将灰度图像或者彩色图像转换为二值图像。

基本语法：

BW = imbinarize(I);
BW = imbinarize(I, level);
BW = imbinarize(I, 'adaptive', Name, Value);

参数详解：

1. I：输入的图像，应为灰度图像。
2. level：一个介于0和1之间的数值，用来确定阈值。所有小于level的像素值都会被设置为0，所有大于或等于level的像素值都会被设置为1。如果不指定level，imbinarize函数会默认使用Otsu方法来自动计算阈值。
3. 'adaptive'：指定使用自适应阈值化方法。在这种模式下，imbinarize会对图像的每个局部区域分别计算阈值，而不是使用一个全局阈值。
4. Name, Value：用于指定额外的参数，例如'Sensitivity'。

返回值详解：

• BW：输出的二值图像。它和输入图像I有相同的大小。所有像素值都是逻辑值，即0（表示黑色）或1（表示白色）。

应用案例

用Otsu方法自动计算阈值

I = imread("Fig0304(a)(breast_digital_Xray).tif");

figure;

subplot(1, 3, 1);
imshow(I);
title("Original image");

negI = imcomplement(I);
subplot(1, 3, 2);
imshow(negI);
title("Negative image");

binI = imbinarize(I);
subplot(1, 3, 3);
imshow(binI);
title("Binary image");

以平均亮度作为阈值

I = imread("Fig0304(a)(breast_digital_Xray).tif");

figure;

subplot(1, 3, 1);
imshow(I);
title("Original image");

negI = imcomplement(I);
subplot(1, 3, 2);
imshow(negI);
title("Negative image");

mean = mean(I, "all");
binI = imbinarize(I, mean / 255);
subplot(1, 3, 3);
imshow(binI);
title("Binary image");