遗传算法的基本思想是基于达尔文进化论和孟德尔的遗传学说的。 达尔文进化论最重要的是适者生存原理。它认为每一物种在发展中越来越适应环境。物种每个个体的基本特征由后代所继承，但后代又会产生一些异于父代的新变化。在环境变化时，只有那些能适应环境的个体特征方能保留下来。 孟德尔遗传学说最重要的是基因遗传原理。它认为遗传以密码方式存在细胞中，并以基因形式包含在染色体内。每个基因有特殊的位置并控制某种特殊性质；所以，每个基因产生的个体对环境具有某种适应性。基因突变和基因杂交可产生更适应于环境的后代。经过存优去劣的自然淘汰，适应性高的基因结构得以保存下来。

Otsu双阈值分割。将图像分为三层，在根据Middle与top的关系进行二值化

为了能够实现动态无灰度特征峰值的图像分割，提出一种基于决策树的神经网络(Decision Tree Based Neural Network，DTBNN)双阈值图像分割方法。该方法首先运用决策树与神经网络的对应关系，构建出稳定、训练高效的神经网络；然后通过实验采集的图像提取图像灰度均值，最大灰度偏差与阈值映射函数作为样本数据训练神经网络；最后采用训练好的神经网络对被测图像进行阈值映射函数筛选，并计算出被测图像的上下灰度阈值，完成对图像的双阈值分割。仿真实验表明，该方法不依赖于灰度直方图的峰值特征并能获取较好的上下限分割阈值，与最大类间方差双阈值法和最大熵双阈值法比较，能够在动态图像中实现双阈值分割。

对于canny算子的双阈值，采用了一种自适应阈值的方法，有效准确的提取边缘。

双阈值分割于本色布疵点检测与分类，罗昌利，，在MATLAB环境下以本色布疵点为图像处理的研究对象，首先将采集到的数字图像进行灰度化，通过平滑滤波减弱噪声和纹理背景影响；接着

matlab基于遗传算法的最大熵值法的双阈值图像分割图像处理

Otsu双阈值分割。将图像分为三层，在根据Middle与top的关系进行二值化

心电信号QRS复波实时检测,软件主要是检测出R波波峰位置，采用双阈值法进行检测。配有GUI演示界面。所用数据为MIT，1986年心电数据库。 此为医学信号处理实验课程作业，与大家分享