图像二值化、 连通域去噪、边缘检测、裂缝骨架化

图像二值化是将图像转换为只有两种颜色（一般是黑和白）的过程。常见的二值化方法包括全局阈值法、自适应阈值法和基于聚类的方法。

连通域去噪是指通过分析图像中的连通域（由相邻的像素组成）来去除噪声。可以利用连通域分析算法（如连通域标记算法）来识别和去除噪声区域。

边缘检测是指在图像中找到物体边界的过程。常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。这些算法可以通过计算图像中像素的梯度或变化来找到边缘。

裂缝骨架化是一种用来提取图像中物体的骨架的方法。它可以通过迭代细化算法（如Zhang-Suen细化算法）来减少物体的宽度并提取出骨架。

以上是对图像二值化、连通域去噪、边缘检测和裂缝骨架化的简要介绍。如果你对其中某个步骤或具体实现有进一步的问题，欢迎继续提问！