图像分割是数字图像处理中的核心问题之一，它是将图像转换成更易于理解和分析的形式的过程，该过程涉及将图像分割成多个组成部分，使图像中的每个部分都属于一个单独的类别或对象。在交通视频监测领域，图像分割尤为重要，因为它的目标是分离出图像中的前景（移动对象）和背景，以便对交通中的车辆和行人的运动数据进行进一步分析。 图像分割技术主要有基于阈值的方法、边缘检测法、区域生长法、分水岭法等。阈值化方法因其简单高效而被广泛使用。直方图是一种重要的图像分析工具，它能显示出图像中各个灰度级的像素数量。在图像分割的背景下，直方图可以用来确定图像中的前景和背景之间的阈值。传统上，如果直方图呈现双峰形状，那么两个峰之间的谷底可以作为阈值点，用以区分背景和前景。但是，当图像受到光照变化或噪声的影响时，直方图可能不会呈现双峰形状，这时候传统的双峰谷底分割方法就无法应用。 针对差图像的直方图可能呈现递减形状的情况，本篇文章提出了一种实时自适应阈值分割方法。该方法首先对直方图的频率值进行从高到低的排序，以形成一条光滑递减的曲线。然后通过将直方图的最高点和最低点连接起来得到一条直线，从直方图上找到距离这条直线最远的点对应的灰度值，作为分割前景和背景的阈值。这种方法能够更好地适应图像中光照变化和噪声，是一种鲁棒性强的图像分割技术。 该文还提到了在计算过程中可能遇到的计算量大、速度慢的问题。为了解决这个问题，作者提出了一种快速计算最大距离的方法，有效减少了运算中的乘法次数，从而提高算法的执行速度。这种方法不仅提高了分割的准确性，同时也保证了处理的实时性，对实时视频监控中的目标检测与跟踪具有重要意义。 对于进行图像处理和Matlab仿真开发的科研人员，本文所介绍的自适应阈值方法及其快速计算算法具有很高的实用价值和参考意义。通过Matlab的仿真平台，科研人员可以进一步实验和完善这一方法，将其应用于其他图像处理任务，如图像二值化、物体识别和跟踪等，从而提升图像处理系统的性能和准确性。此外，本文作者提供的个人主页和相关链接为读者提供了丰富的Matlab图像处理内容和资源，有助于读者深入学习和实践图像分割及相关技术。文章最后还提供了获取Matlab源码的方式，方便读者在实际操作中运用所学知识。

关于数字图象处理的一个作业，觉得应该分享出来，怎么显示图像的直方图以及怎么进行均衡化

（MATLAB）直方图图像去雾增强（带界面GUI，方法是全局直方图，暗通道，retinex，同态滤波等，步骤详细）

灰度直方图，利用matlab实现图像的直方图均衡化

利用matlab 自动绘制误差直方图，自动分类，统计不同误差范围内观测值个数，并自动绘制误差直方图。

用于绘制彩色图像的直方图，不是灰度图像，而是彩色图像

基于Matlab的遥感影像直方图匹配，将原图像的每个像素灰度转换为直方图均衡化。

数字图像处理课程上机实验2_直方图均衡化和直方图匹配

可用于将一个二维数据按区间数分割后计算每个方形区间内的样本数，获得二维数据的频数统计结果，是matlab hist函数的二维版本。 输出量为 [h, n, xout, yout] h为输出图像时的图片句柄 n为符合函数surface以及bar3的输入要求的统计频数向量 xout为按xbins数量分割x轴的前点位置 yout为按ybins数量分割y轴的前点位置

用matlab实现直方图均衡化、平滑滤波、均值滤波（并非是自带函数），适合初学者，有同matlab自带函数的对比效果图。（经测试，能运行）