MorphologicalBinarize

MorphologicalBinarize[image,{t1,t2}]

从 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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