二值化

适用于SIMULINK中双阈值检测，代码带有繁体中文注释，有助于理解代码逻辑。双阈值检测相较于单阈值，可以更精确地识别图像中的细小亮光点。

这个函数用于对灰度图像进行二值化处理。引入的阈值误差会扩散到相邻像素，遵循Floyd & Steinberg或Stucky两种扩散矩阵之一。

利用Matlab进行自适应门限法图像二值化处理。采用Ostu法自动确定最佳阈值，适用于光照不均匀的图像，通过分块阈值化进一步优化图像效果。

Matlab编程教程：通过交互式阈值化实现二值图像获取。

四、灰度阈值变换及二值化Gamma 1.5 T为指定阈值BW=im2bw(I,level);%level为人工设定阈值范围为[0 ,1] thresh=graythresh(I);%自动设定所需的最优化阈值

介绍了灰度阈值变换及二值化在图像处理中的应用技巧，涵盖了使用Gamma校正方法设定阈值以及自动化优化阈值的方法。

在MATLAB图像处理中，灰度阈值变换及二值化是重要的操作步骤。通过设定阈值或使用自动灰度阈值算法，可以有效地将图像转换为二值化形式，适用于各种图像处理应用。

Yanowitz和Bruckstein提出的二值化方法中，为了去除图像中的幽灵对象，可以使用后处理步骤。通过对每个打印对象边缘的平均梯度进行计算，并标记平均梯度低于阈值TP的对象为错误分类并删除。主要步骤包括：1. 使用（3x3）均值滤波器平滑原始图像以去除噪声；2. 计算平滑图像的梯度幅值图像G，例如使用Sobel边缘算子；3. 选择阈值TP的值；4. 对于所有4连通的打印组件，计算边缘像素的平均梯度，并去除平均边缘梯度低于阈值TP的打印组件。参考文献：Øivind Due Trier，Torfinn Taxt，1995年的文档图像二值化方法评估，详细信息请访问：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.53

这种技术适用于数字图像处理，能够将灰度或彩色图像中的R、G或B通道转换为二值图像，也称为半色调处理。

本程序通过对人脸图像进行网格化处理，并对每个区域块图像进行二值分析，根据像素比例对图像进行处理，从而提取出人脸区域。尽管该方法可以实现简单的人脸识别，但由于区域划分和二值化处理的局限性，识别过程中可能会出现一些误差。