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

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。

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。

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

件夹包含团队2-KineTeris的EE586项目自述文件。本周进展：编码部分成功使模板代码工作，并理解输入视频/图像的数据结构；创建了简单的测试用例来操作输出，例如显示俄罗斯方块用户菜单的图像。研究部分阅读了手势和手部跟踪相关论文，找到了要运行的开源Matlab代码，使用PC摄像头生成二进制图像输出，无需手动定位。游戏部分使用简单AI获取了俄罗斯方块游戏的Matlab代码，试图设计新的AI并理解游戏的核心功能。下周目标：实现RGB到YCrCb和YCrCb到RGB的转换，并在计算机屏幕和投影仪上显示720*480图像。在AI中添加第二深度搜索并增加随机块丢弃逻辑。基于Matlab平台通过表示局部凸边界来提取指尖。

利用MATLAB工具，可以将PNG、JPG等RGB格式彩色图像转换为灰度图，并进一步进行二值化处理，以获取处理后的二值化灰度图。此工具还能输出图像的一维数组，便于后续分析和处理。