摘要：在实际指纹库中，通过统计表明无法得到理想的双峰阈值，指纹的直方图普遍具有单峰的特点，并且阈值的变化会直接影响到指纹特征数量的保持度。即使在二值化前进行预处理时选择了较好的阈值，通过比较也可以看出图像增强中出现的新特征点，特别是错误的特征点仍然会影响到指纹识别。因此二值化方法对指纹特征是有影响的，且影响的程度是依据评定的方法而有所不同的。

内含好用的串口助手和基于灰度直方图全局二值化资料

图像二值化曲线特征 matab

超越OpenCV速度的MorphologyEx函数实现（特别是对于二值图，速度是CV的4倍左右）。.doc

此资源是对一些特殊数据进行的分类，工程中的OTSU算法是利用HLS生成的IP核，在数据读入时进行一些处理，不能满足所有情况下的需求。在具体的工程中，需要重新更新OTSU的IP核

如何在android处理图片 图像二值化、锐化、转换格式

智能小车使用的摄像头数据算法，有二值化算法 跳变演算法

Ostu算法因其具有算法实现简单等特点成为常用的一种图像二值化算法，但其对于不均匀光照下的QR码图像二值化处理效果不佳。针对Ostu算法这一缺点，提出一种解决方法：首先使用改进的同态滤波去除QR图像的不均匀光照的影响，然后采用Ostu算法对QR图像进行二值化。实验表明，使用该算法能有效克服不均匀光照的影响，二值化效果良好，条码识别率提高。

1、 能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作； 2、 数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等； 3、 数字图像的增强处理功能： （1）空域中的点运算，直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）； （2）频域的各种增强方法(实现其中任意两种)：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等； （3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等。 4、图像分割： （1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）； （2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等； 5、数字图像的变换(实现其中任意两种)：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。 6、二值图像处理：膨胀、腐蚀、开运算与闭运算。

用于CT扫描的二值化图像多重分形计算