如何使用MATLAB进行数字图像的二值化处理，并通过边缘检测技术定位水果图像的关键区域？请结合《MATLAB实现水果识别：图像处理与特征提取关键技术》一书中的内容，给出具体的步骤和示例代码。

在数字图像处理领域，二值化处理和边缘检测是图像预处理和特征提取的重要步骤。二值化处理能够将彩色图像转换为黑白两色，便于后续处理，而边缘检测则有助于识别图像中的显著区域，如水果的轮廓。为了深入了解这些处理方法，建议阅读《MATLAB实现水果识别：图像处理与特征提取关键技术》一书，它详细介绍了这些技术在水果识别中的应用。

参考资源链接：[MATLAB实现水果识别：图像处理与特征提取关键技术](https://wenku.csdn.net/doc/3uygey7e4i?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到MATLAB的操作步骤，首先需要对图像进行二值化处理。这通常通过设定一个阈值来实现，MATLAB中的imbinarize函数可以方便地完成这一任务。例如，使用Otsu方法自动确定阈值，代码如下：

binaryImage = imbinarize(rgbImage, 'Otsu');

接下来，为了定位水果的关键区域，可以使用边缘检测技术。MATLAB提供的edge函数可以实现多种边缘检测算法，如Sobel、Canny等。使用Canny算法进行边缘检测的示例代码如下：

edges = edge(binaryImage, 'Canny');

通过上述步骤，你可以得到一个二值化的水果图像和其边缘检测结果。这两个步骤是水果识别过程中图像预处理的关键环节，它们为后续的特征提取和分类奠定了基础。

在学习了二值化处理和边缘检测之后，你还可以进一步探索MATLAB中更高级的图像处理技术，如形态学操作、纹理分析等，这些技术同样在水果识别系统中有重要的应用。为了全面掌握图像处理与特征提取的关键技术，继续参考《MATLAB实现水果识别：图像处理与特征提取关键技术》将大有裨益。这本书不仅详细介绍了二值化和边缘检测，还涵盖了从图像采集到最终分类的整个过程，是学习MATLAB在水果识别领域应用的宝贵资源。

参考资源链接：[MATLAB实现水果识别：图像处理与特征提取关键技术](https://wenku.csdn.net/doc/3uygey7e4i?spm=1055.2569.3001.10343)