MorphologicalBinarize

MorphologicalBinarize[image,{t1,t2}]

image 中创建一个二值图像,把所有高于上限阈值 t2 的值替换为 1,同时包括密度高于连接于前景的下限阈值 t1 的像素.

MorphologicalBinarize[image,t]

使用 t 作为上限阈值,自动选择合适的下限阈值.

MorphologicalBinarize[image]

自动选择上限和下限阈值.

更多信息和选项

  • MorphologicalBinarize 有效地执行滞后阈值,通常作为边缘检测方法的一部分.
  • MorphologicalBinarize 作用于二维以及三位图像. 它把多通道和彩色图像转化为灰度级图像,那么产生每个像素值为 0 或者 1 的图像.
  • 对于第二个参数可以使用下列简短形式:
  • t{Automatic,t}t1 自动计算
    {t}{t,Automatic}t2 自动计算
    {func}{t1,t2}t1=func[t2] 其中 t2 自动
    {t,func}{t,t2}t2=func[t]
  • 可以给出下列选项:
  • CornerNeighbors True是否包含拐角邻点
    Method "Cluster"用于指定上阈值的方法
  • MorphologicalBinarize[image,{t},Method->method] 指定决定阈值的方法. 现有方法的完整文档,请参见 FindThreshold.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

使用双阈值的图像二值化:

范围  (6)

找到两个指定阈值间的连接前景区域:

使用固定的上阈值,并且自动计算下阈值:

使用固定的下限阈值,自动计算上限阈值:

以自动计算的上阈值的函数来计算下阈值:

自动求解上阈值和下阈值:

对三维图像进行二值化处理:

选项  (3)

CornerNeighbors  (2)

将给定像素周围的所有8个像素视为相邻像素:

只将沿着坐标轴的给定像素周围的4个像素视为相邻像素:

Method  (1)

使用 Kapur 熵方法计算上阈值:

应用  (1)

边检测通常涉及了在梯度级上执行的滞后阈值化处理方法:

使用滞后阈值化方法进行二值化处理:

属性和关系  (5)

在彩色图像下,阈值化在亮度值上执行:

设置 ColorSpace->Automatic 多通道图像下,使用通道值的均值:

如果同时指定上阈值和 Method 选项,忽略该方法:

考虑到相邻像素值,MorphologicalBinarize 作用于像素值:

Binarize 作用于像素值上,无论相邻像素如何:

MorphologicalBinarize[image,{t1,t2}] 实际上使两个二值图像的测地学膨胀:

使用 t2 对记号图像进行二值化处理,使用 t1 对掩膜(mask)图像进行二值化处理:

Wolfram Research (2010),MorphologicalBinarize,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/MorphologicalBinarize.html (更新于 2012 年).

文本

Wolfram Research (2010),MorphologicalBinarize,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/MorphologicalBinarize.html (更新于 2012 年).

CMS

Wolfram 语言. 2010. "MorphologicalBinarize." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2012. https://reference.wolfram.com/language/ref/MorphologicalBinarize.html.

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Wolfram 语言. (2010). MorphologicalBinarize. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/MorphologicalBinarize.html 年

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