MATLAB图像处理:80:在图像分割器中使用阈值分割图像

中值滤波：通过medfilt2（inputImg， [m n]）对图像进行中值滤波，有效去除噪声。边缘检测：使用edge（img， method）实现边缘检测，方法包括Sobel、Prewitt、Canny算子等。图像分割：图像分割技术广泛应用于医学、机器视觉等领域，MATLAB提供多种图像分割函数，如阈值分割、区域分割、边缘分割等。

自然图像中，边缘的检测与对象边界的识别是计算机视觉领域的一项基础任务。在图像分割、物体检测与识别、跟踪与运动分析、医学成像、3D重建以及自动驾驶等众多传统和现代应用中，边缘检测扮演着至关重要的角色。

在许多情况下，物体和背景的对比度在图像中的各处不是一样的，这时很难用一个统一的阈值将物体与背景分开。这时可以根据图像的局部特征分别采用不同的阈值进行分割。实际处理时，需要按照具体问题将图像分成若干子区域分别选择阈值，或者动态地根据一定的邻域范围选择每点处的阈值，进行图像分割。

阈值分割法，作为区域基础上的图像处理技术，是图像分析领域中的重要手段。它以直观且简单的灰度级划分，深受图像处理者青睐，因其低计算成本和稳定性能，成为图像分割领域中最基础且广泛使用的策略。

MATLAB图像处理:09:在RGB和HSV颜色空间之间转换

如果两个颜色空间都看成是连续的空间，因为有相同的拓扑结构，不存在颜色丢失问题；但是在整数空间，这个rgb2hsv和hsv2rgb并不是完全对等的转换。

RGB通道分离：提取RGB图像的红、绿、蓝通道，分别使用img（：，：，1）、img（：，：，2）、img（：，：，3）获取。HSL转RGB：使用rgb2hsv（rgbImg）将RGB图像转换为HSV图像，再通过hsv2rgb（hsvImg）实现HSV转RGB。中值滤波：通过medfilt2（inputImg， [m n]）对图像进行中值滤波，有效去除噪声。

H表示v表示亮度，你可以用一副全白图片转换至HSV，就可以得到v的最大值；再用一副全黑的图像转换至HSV，就可以得到v的最小值。理论上讲V的取值范围是0~1，这是归一化后的结果。