二值图

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。

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。

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。

深度哈希的二值编码挺有意思的，适合大规模图像检索那类对速度要求高的任务。它的做法是把原始的特征向量压成二进制向量，既节省存储又提高检索效率。顶层用了三个约束：尽量保留原始特征的表达能力、每一位尽量平均分布、各位之间尽量独立。听着挺绕，其实核心就是让二进制更有“表达力”，不只是瞎凑数字。另外，SDH的扩展也蛮实用，尤其在监督场景下更能区分不同类别，效果比以前的方案强不少。你要做图像或视频检索，可以看看这套思路。嗯，你要是还不太熟hash learning或者无监督/半监督这些概念，下面几个链接可以帮你快速理清楚：无监督学习大纲、聚类降维与特征提取、半监督实战指南，建议按这个顺序读。如果你手上正好

A：离散值 生成：二叉树

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。

互补色图使用正弦函数生成自然主义色调。图中两个通道变化约三分之一，它们的总和与图像值直接相关。默认情况下，通道总和随值线性变化，但用户可通过多项式系数改变此关系，例如：使用系数二会导致颜色随值的平方变化。

编写通用的二值形态学运算函数，包括腐蚀、膨胀、开、闭和击中击不中变换；函数适用于不同的变换形式和结构元素类型。实验通过给定的结构元素和算子，处理任意输入的二值图像，输出变换后的图像。实验使用示例图像word_bw.bmp。

Matlab编程教程：通过交互式阈值化实现二值图像获取。

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。