我正在使用Matlab從圖像中提取數據，我使用函數im2bw以用於以後的bwlabel灰色圖像，但閾值不適用於所有圖像，因此圖像增益噪聲，並且獲得的數據不具有代表性。 如何配置閾值來解決這個問題？函數graytresh沒有給出一個好的閾值，存在任何其他方法來解決這個問題？ 我使用了很多圖片（有時會有一萬多），我無法一個一個地運行。 圖像是游泳的魚，我需要小心。 感謝您閱讀我的問題！在迭代中使用im2bw具有大量圖像
我用graytresh在圖像BW這樣http://imgur.com/TEaWF1y -Sometimes上的圖像失真是太多的Dropbox與圖像https://www.dropbox.com/sh/xve7oe84xcfj9yt/AACA0dYrK_m7o8Oie0KWWR-2a?dl=0初始圖片，用失真和體重的圖像斌圖像
有確定二值化無數方法閾值。這取決於圖像。無法給出適用於任何圖像的一般答案。
我建議你選擇一組具有代表性的圖像，並比較大多數常見閾值方法的結果。
全局閾值根本不適合。也嘗試本地閾值方法。
上閾值方法閱讀本作廣泛的比較： http://pequan.lip6.fr/~bereziat/pima/2012/seuillage/sezgin04.pdf
我在尋找魚一點點嘗試，似乎可以用一個標準化的綠色，藍色差獲得相當不錯的成績 - 這僅僅是差異在綠色和藍色分量之間，歸一化到範圍[0,1]。是我使用的步驟如下：
我只是用的ImageMagick在命令行。它安裝在大多數Linux發行版上，可用於OSX和Windows。我相信你可以在Matlab做一樣的：
convert fishy.jpg -auto-level -fx "(g-b)/(g+b)" -threshold 25% result.jpg
如果我有10,000張做的，我會用GNU並行讓我所有的CPU內核並行工作：
parallel 'convert {} -auto-level -fx "(g-b)/(g+b)" -threshold 25% results/{}' ::: fish*jpg
謝謝的意見，但我需要更多的激情:( – JVidal
嘗試'otsuthresh'。 – NKN
@NKN''otsuthresh'與'graythresh'有什麼不同？兩者都使用大津的方法，所以結果可能會完全一樣。 – hbaderts
@JVidal所以你使用相同的門檻所有圖像？你如何找到這個門檻？只在一個圖像上？ – hbaderts