二值图像处理

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

局部二值化处理是一种常见的图像处理技术，特别适用于matlab代码中的实现，其中包括了Niblack方法。

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。

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。

实验内容： 图像基本操作 直方图绘制 直方图均衡化 添加噪声

函数sizethre(im, s, mode)：输入二值图像矩阵im，其中0表示背景，1表示前景。参数s表示像素数，mode为字符串变量，可选'向上'或'向下'。当mode='向上'时，删除像素数大于s的区域；当mode='向下'时，删除像素数小于s的区域。输出imout为处理后的图像矩阵，保留面积较大（或较小，取决于mode）的前景区域，其余标记为背景。

基于Posadas等人在Soil Sci上的研究，使用其方法计算二值图像的多重分形谱。

利用基于CNN的技术，对二值图像进行了边缘检测，实现代码在Matlab平台上完成。