低对比度图像的自适应阈值化算法.pdf 我的资源有 很多图像处理的 主要是指纹识别和文字识别

基于图像边缘提取的小波自适应阈值去噪，蔡良师，，针对传统图像去噪的全局阈值方法容易平滑图像的不足，本文提出一种基于图像边缘提取的自适应阈值去噪方法，首先利用sobel算法提取�

自适应二值化，能有效克服光照不均干扰 opencv 基于vs2010

为了准确地划分运动目标和背景区域,提出一种自适应阈值的运动目标提取算法,对现有基于背景差的提取算法进行改进。本算法将运动目标和背景作为两个聚类,对图像中的点按像素灰度进行分类,以聚类间的方根—算术均值距离最大作为分割阈值选择的准则,使得运动目标提取算法中二值化阈值能够自动更新,从而实现对运动目标的准确完整提取。实验结果表明,该算法能够较准确快速地提取运动目标,并对环境亮度突变、背景存在微小运动等情况具有较好的鲁棒性。

基于FPGA实现了一种自适应阈值Harris角点检测，用于解决低成本ARM处理器无法实时检测到目标角点的问题。该算法首先对整帧像素点进行预筛选，将筛选通过的点进行Harris角点检测，通过设置容忍距离剔除伪角点，得到最终角点并通过LCD屏实时显示。采用自适应阈值方法来解决单一阈值不适应于多样化环境的问题，使每帧（分辨率为480×272）都能检测到大约120个角点，在低成本FPGA芯片Spartan6 XC6SLX45上验证实现。实验结果表明，该实现方法处理速度为115 f/s，能高效准确地检测到目标角点，满足精度、稳定性和实时性要求。

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该程序实现多特征自适应阈值算法，两个matlab文件，一个为函数，该函数求出信号的特征量值并通过梯度下降法训练出其初始阈值，另一个为主函数，调用该函数文件；该程序将几路信号，每一路信号的特征量值及其自适应阈值求出来，并一起画出图来。-

分析了小波的消失矩特性对图像重构误差的影响，提出了利用提升算法提高双正交小波消失矩的改进算法。通过提升算法对传统小波提高消失矩，改善了小波的性能，使小波具有更好的振荡性，能够更好地捕捉图像的细节，从而提高了重构信号的精确度。根据磁共振图像的特点及其噪声的分布特性，提出了一种对小波系数进行分块处理的阈值去噪方法。通过对分解后每个层次上的各高频系数矩阵分为多个子矩阵分别进行不同阈值的选取，实现在不同的对比度区域选取不同的阈值的目的，从而使阈值的选取更具有自适应性。

Matlab实现利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景的实验程序

针对在岩石变形实验的熔融图像处理中，图像的曝光不均、单个像素点灰度值异常和裂痕带来的分割噪声问题，本文提出了一种基于数学形态学中的腐蚀、膨胀方法的自适应阈值分割算法，通过和全局阈值法和局部阈值法的对比实验可以看出，这种方法不仅能够解决全局阈值分割法亮度分布不均的问题，也能解决局部阈值分割法（Bernsen算法）抗噪声性能差的问题，同时运算效率提高38.5倍（和Bernsen算法比较）。