用Verilog实现的全局阈值的求解，能够得到很好的二值化阈值，可通过modlesim_Altera仿真

otsu为主函数 T为功能函数，直接在matlab运行即可得到刚萨雷斯版数字图像处理第三版第十章例10.16图所示

顺利运行，简单明了，使用基本全局阈值法，在opencv上开发。

Matlab基于全局阈值处理的图像二值分割程序，希望对新手有帮助

：针对静止摄像机下的运动目标检测问题，提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法( 通过对一组 连续视频进行处理，从中得到不含运动目标的背景图像( 再利用背景差分的方法提取出运动目标( 在确定比较 阈值的过程中，一改以往通过实验不断调整的做法，提出了动态阈值的概念，从而增强了检测效果，提高了算法 的可实施性( 融入了高斯模型关于背景更新的算法，克服了由于背景突然改变而造成的误检测( 实验结果表明， 通过背景差分与高斯模型相结合的方法，在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性，能 迅速响应实际场景的变化，为准确地检测出运动目标提供了必要的基础(

下面是一种直方图双峰法改进方法 1 求出图像中的最小和最大灰度值和的阈值初值 2根据阈值Tk将图像分割成目标和背景两部分求出两 部分的平均灰度值和其中 是图像上 点的灰度值 是 点的权重系数 取 点灰度的概率 3 求出新的阈值 4 若结束否则+ 1 转第2步 5 第4步结束后Tk即为最佳阈值。