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此内容其实是我当时打大作业的内容，本着开源的精神，我将其分享出来。

示例一 手机拍摄的书页图片处理

【实现需求】

1. 画出该图像的灰度直方图（有横坐标），指出是否可利用直方图分布的特点来分割图像
2. 尝试用多种方法（不少于2种）对图像中的文字进行分割，并比较各种方法的优劣
3. 尝试优化分割结果，去除边框上的黑边等

【原始图像】

【任务实施】

1.画出该图像的灰度直方图（有横坐标），指出是否可利用直方图分布的特点来分割图像。
（1）首先显示出原图像

%读入图像
f=imread('text-1.tif');
%创建一个新的画板并显示图像
figure,imshow(f);

（2）画出其灰度直方图，可以看出所有256个灰度值都有值。

%画出其直方图
figure,imhist(f);

（3）根据直方图的分布可以看出来各个灰度都有一定的分部，不太容易根据直方图中的灰度进行分隔。但是看图片可以很明显的看出有黑白相间，但是有个灰色的图标。

2.尝试用多种方法（不少于2种）对图像中的文字进行分割，并比较各种方法的优劣。
（1）使用大津算法进行分隔，可以发现使用全局的算法并不合适，因为计算的是全局平均阈值，所以把偏黑色的部分也全部处理为了黑色，无法克服这种灰度变化。

%使用大津算法处理并转为黑白图
T=graythresh(gray);
g1=im2bw(f,T);
figure,imshow(g1);