Phansalkar 方法描述于： N. Phansalkar、S. More、A. Sabale 和 M. Joshi，“用于检测多样性染色细胞学图像中细胞核的自适应局部阈值”，2011 年国际通信和信号处理会议，2011 年，第 218-220 页： IEEE。

三角法源于 Zack (Zack GW, Rogers WE, Latt SA (1977)，“姐妹染色单体交换频率的自动测量”，J. Histochem. Cytochem. 25 (7): 741–53)。 在灰度轴上 b 处直方图的最大值和灰度轴上的最低（或最高，取决于上下文）值 a 之间构建一条线，其中直方图明显大于 0。 与线垂直的距离 L并且在直线和直方图之间为从 a 到 b 的所有值计算。 直方图与线之间距离最大的级别为阈值（级别）。 当对象像素在直方图中产生弱峰值时，该技术特别有效。

该包包含一个名为“example.m”的文件和一个图像。 这些方法可以通过为初学者运行“example.m”来测试。

实现的 Sauvola 方法使用积分图像来快速计算阈值函数。 Sauvola 方法描述于： J. Sauvola 和 M. Pietikainen，自适应文档图像二值化，模式识别 33，2000。 - http://www.mediateam.oulu.fi/publications/pdf/24.pdf 本文描述了使用积分图像提供 20 倍加速（根据论文）的修改： F. Shafait、D. Keysers 和 TM Breuel，使用积分图像有效实现局部自适应阈值技术，文档识别和检索 XV，2008 - http://www.dfki.uni-kl.de/~shafait/papers/ Shafait-高效二值化-SPIE08.pdf 一篇评估二值化方法的论文： P. Stathis、E. Kavallieratou 和 N. Papamarkos - 二值化算法的评估

采用阈值处理方法进行图像分割 实现直方图阈值法，具体方法为采用灰度直方图求双峰或多峰，选择两峰之间的谷底作为阈值，将图像转换为2值图像。

空间域：均值滤波与阈值处理 代码实现和效果截图

通过模拟火灾实验，利用移动的CCD摄像头，实现图像的动态获取或传输。重点研究火灾图像的阈值处理、边缘检测、链码提取等图像处理算法。并且用MATLAB语言编程处理实验图像，计算出火焰图像的面积周长圆形度等特征值。从而总结出火焰发生时具有火焰面积增大、边缘抖动等特征。获得了火灾早期判断的依据。

matlab心电波数据处理去噪程序 脑电波信号进行数字低通滤波处理+小波阈值处理 信噪比pnsr + 均方误差mse 进我主页，免费查看程序运行程序演示视频；

一些基本的白平衡算法，可移植到C++等语言

本文档主要是通过Matlab软件对脉搏波特征点进行识别标记，程序中包括小波变换软阈值去噪、差分阈值法标记及波形一阶二阶微分