白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。灰度分为256阶。灰度表示的图像称作灰度图。
MATLAB中rgb2gray（）函数可以实现图像灰度化，它是以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，则RGB图的每个象素的颜色可以用该三文空间的一个点来表示，而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三文空间到一文空间的映射，最容易想到的就是射影（即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线），事实上MATLAB也是这样做的，并且有Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B。
图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。
全局二值化最常用的方法就是设定一个全局的阈值P，用P将图像的数据分成两部分：大于P的像素群和小于P的像素群。将大于P的像素群的像素值设定为白色（或者黑色），小于P的像素群的像素值设定为黑色（或者白色）。
2.6.3 边缘检测
图像边缘是一个图像的重要特征，是计算机模式识别，视觉等的基础，边缘检测是图像处理过程中的一个重要环节。
检测物体边缘时,首先粗略检测其轮廓点,然后把原来检测到的轮廓点连接到一起,同时检测、连接遗漏的边界点并去除虚假的边界点。
边缘检测的算法很多，如log算子，sobel算子，prewitt算子，Roberts算子，canny算子等。而在边缘检测中log算子常产生双边界，sobel算子又往往会形成不闭合区域等，而与他们相比，canny算子是最优的阶梯型边缘检测算法，下面对比几种常用的边缘检测算法的结果分析图。原文请加优.文^论,文'网QQ3249.114
图2-4 原图 图2-5 log算子边缘检测图
图2-6 sobel算子边缘检测图 图2-7 prewitt算子边缘检测图
图2-8 robert算子边缘检测图 图2-9 canny算子边缘检测图
通过上面实验结果分析，log算子边缘完整性较好，但是产生双边界，且边缘很粗，噪声点很多，sobel算子，prewitt算子，Roberts算子边缘数较少，欠完整，且噪声影响较大，而canny算子边缘连接程度最佳，细节体现的也最明显。所以无论从视觉效果还是客观评价来看，canny算子提取的边缘线性连接程度较好，对此类的边缘提取的比较完整，边缘线很细腻 。所以本文采用canny算子。
具体语法如下：BW=edge(I,'canny',p);p为[0,1]的阈值
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