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图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是使整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
首先，二值化是将图像转换为只有两个值（0或255）的过程，通过设定一个阈值来决定像素的黑白。这个过程对后续的噪声过滤和特征提取至关重要，但选择合适的阈值是一项挑战，需要考虑颜色的多样性，如肤色的差异。二值化后的图像可以通过直方图分析、迭代阈值法或自适应阈值法等方法确定阈值。
图像不同：二值图像在图像中，灰度等级只有两种。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。得到过程不同：灰度图像通常是在单个电磁波频谱（如可见光）内测量每个像素的亮度得到的。
二值化图是指将一张彩色或灰度图像转换为只有两种颜色的图像，一般是黑色和白色。这种图像处理技术在数字图像处理、计算机视觉等领域中广泛应用。通过二值化图像可以更准确地识别物体的边缘和轮廓，从而实现更精确的图像分析和处理。二值化图像在很多领域都有广泛的应用。
空域滤波是图像处理领域中广泛使用的主要工具。空域滤波主要可以分为线性滤波和非线性滤波，其中，线性滤波和频域滤波存在一一对应的关系。但是，空域滤波可以用于非线性滤波，但是频域滤波不能用于非线性滤波。从根源上讲，滤波这一词语来自于频域，信号处理中频域滤波指的是允许或者限制一定的频率成分通过。
时、空、质在内涵上是既各自独立又相互联系着的三个绝对概念。时间公理、空间点分理、质量总体分理表达了它们的各自独立性，而空时关系分理和质空关系分理则表达了它们的相互联系性。空时关系分理和质空关系分理表明U=U（T）和M=M（U），即空间所经历者为时间和质量所充满者为空间，就是说：“时空随质度”。
陆地称为第一空间，海洋称为第二空间，空中称为第三空间，宇宙称为第四空间。在距地面300米以下的空域，地形复杂，地面目标被遮挡，雷达探测角度的可控性非常有限。因此，第五空间是一个未经探索的极地，是雷达的“盲区”。第五空间是现代制导武器的“死角”。
空间波形能够很好的实现这个目标，如上面左图为一张灰度图，通过在3维空间中将其像素点的位置映射到x轴和y轴，将其实际的灰度值映射到z轴，我们便能够得到一个3维的空间波形图，即上面右图。 对于一张实际的数字图像，这里仍然使用小鸟图作为例子，我们仅考虑其灰度图像。
在爱因斯坦那里，宇宙只是4维的（3维空间和1维时间），现代物理学则认为还有7维空间我们看不见。 科学家们对我们已认知的维与可能存在但未被认知的维之间的区别是如何解释的呢？他们打了一个比方：一只蚂蚁在一张纸上行走，它只能向右或向左，向前或向后走。
[I2，rect]=imcrop（I1）；I1是对象图形，I2是剪裁后的图形。rect里面保存的截取后的矩形四个参数，根据你鼠标选择而定。左上角的x，y的坐标值，矩形的宽和高。根据你鼠标选择而定。
首先依靠形态学操作的腐蚀膨胀、开闭运算等。其次仍然解决不到的话可以考虑连通域label处理，设定阈值将面积小的label连通域直接去掉。
步骤如下：① 可以用消除小面积元素的办法获得你要的感兴趣区域，函数格式：BW2 = bwareaopen（BW，P，conn）作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象 试几次就知道你的P该选什么值了，认情况下conn使用8邻域。这样作了之后应该就只剩下感兴趣区域的像素和背景像素了。
格式：B = bwboundaries（BW，conn）（基本格式）作用：获取二值图中对象的轮廓。B是一个P×1的cell数组，P为对象个数，每个cell是Q×2的矩阵，对应于对象轮廓像素的坐标。Q内每一行表示连通体的边界像素的位置坐标（第一列是纵坐标Y，第二列是横坐标X），Q为边界像素的个数。
二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用，同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤，选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。二值图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取，因此在MATLAB中，二值图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。
特征提取技术包括这些：主成分分析方法。主成分分析也称为K-L变换，是在统计特征基础上的多维（如多波段）正交线性变换，也是遥感数字图像处理中最常用的一种变换算法。
特征提取的方法包括： 基于文本的特征提取方法。 基于图像的特征提取方法。 基于音频的特征提取方法。 基于视频的特征提取方法。详细解释 特征提取是数据挖掘和机器学习中的一项关键技术，用于从原始数据中提取并转换有意义的特征，以便进行后续的分析和建模。
特征提取技术包括内容如下：主成分分析法。主成分分析PCA又称K-L变换，是一种基于统计特征的多维（如多带）正交线性变换，也是遥感数字图像处理中最常用的变换算法。基于遗传算法的特征提取。基于遗传算法的特征提取是一种低阶特征提取算法，结合了遗传算法的子空间搜索功能。
图像分割技术论文篇一 图像分割技术研究 摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状；最后总结出图像分割的发展趋势。
UNeXt 是一篇关注于实现快速医学图像分割网络的论文，旨在通过基于多层感知器（MLP）改进 U 型架构，以轻量级、高效的方式进行深度学习解决方案。随着医学图像处理的广泛使用，对深度网络的轻量化、快速处理和高效率提出更高要求。
计算机图形图像处理技术可以用来设计图形的色彩、做纹理和明暗的贴图处理、对图像进行建模设计和造型、消除图像隐线和隐面、对图形曲线和曲面进行拟合操作、数字化的图像存储、图像分割、分析、编码、增强、复原等操作[1]，以及对图像进行形式转换，如投影、缩放、旋转、平移等几何形式。
知乎meta发布图像分割论文segment anything，将给 cv 研究带来的影响如下：Segment Anything是Meta AI发布的一种新的AI模型，它可以用一次点击就把任何图像中的任何物体“剪切”出来。Segment Anything Model （SAM）是一种可提示的分割系统，它可以零样本泛化到不熟悉的物体和图像，而不需要额外的训练。
