二值图像的作用是什么？
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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。
基于全局阈值的图像二值化方法，其中最大值为255表示白色， 0 表示黑色，H表示图像直方图。imageJ重要开源分支Fiji中已经实现了全局自动阈值16种方法。
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二值图像信息隐藏的方法是把一个二值图像分成一系列矩形图像区域B，某个图像区域B中黑色像素的个数大于一半，则表示嵌入0，如果白色像素的个数大于一半，则表示嵌入1。
但是当需要嵌入的比特与所选区域的黑白像素的比例不一致，为了达到与像素关系，刚需要修改一些像素的color。
缺点是没有明确界定哪些像素可以修改以便于隐藏秘密信息，二值图像中某些像素的修改可能会引起二值图像视觉效果上的较大变化，相应的水印嵌入算法可能在较大程度上破坏图像质量。
参考资料来源：百度百科-二值图像
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TableDI
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