局部二值处理是一种图像处理技术，通过将像素区域转化为二元形式来突出特征和细节。此方法在边缘检测、图像分割等领域有广泛应用。
局部二值化是一种图像处理技术，在MATLAB中实现Niblack算法可以提高图像的对比度和清晰度。以下是使用MATLAB编写局部二值化的代码示例：
```matlab
function BW = niblackLocalThresholding(I, varargin)
% NIBLACKLOCALTHRESHOLDING Performs local thresholding using the Niblack method.
%
% Input:
% I - 输入图像，灰度图。
% Output:
% BW - 二值化后的图像。
%
k = 0.2; % 默认的c参数
if ~isempty(varargin)
k = varargin{1}; % 允许用户自定义c参数
end
figure, imshow(I), title(Original Image);
[Iy,Ix] = size(I);
se = strel(disk,3);
W = getneighborspace(se);
for i=2:Iy-2
for j=2:Ix-2
R(i,j) = I(W.I(i,j)+Iy*Ix+1);
end
end
mu = filter2(se,double(I));
sigma = sqrt(filter2(se,(double(I)-mu).^2));
for i=4:Iy-3;
for j=4:Ix-3;
BW(i,j) = double(mu(i,j)> (k*sigma(i,j)+ mu(i,j)));
end
end
figure, imshow(BW), title(Niblack Binary Image);
```
这段代码实现了使用局部阈值方法的Niblack算法，用于对图像进行二值化处理。
5星
