阈值分割源码matlab ＃主导集库 优势集库（DSLib）是实现优势集（DS）聚类方法的开源Matlab库。 DS是一种基于图的聚类技术，其基础是进化博弈论，该理论开始引起计算机科学界的极大兴趣。 它最初是在（Dominant Sets and Pairwise Clustering，M.Pavan＆M.Pelillo，PAMI 2007）中引入的，由于其与博弈论的对偶性，它不仅在与聚类问题有关的许多方面都得到了探索。 例如，在匹配，分割，分类，生物医学成像和网络分析中的应用在使用原始方法的文献中很常见。 在这个软件包中，我们不仅提出了原始的实现，而且还提出了基于原始核心的，来自不同研究人员的方法和黑客的尽可能多的，尽可能全面的集合。 该软件包实现了以下论文，计划在不久的将来包括更多内容： [1] M. Pavan和M. Pelillo。 支配集和成对聚类。 PAMI 2007 如果您使用感染免疫动力学（dynType = 1），请引用以下工作： [2] S. Rota Bulo和IM Bomze。 感染和免疫：一类新的进化博弈动力学。 游戏与经济行为，第一卷。 71页，第193-2

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法。该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的目标点是图像的边缘点。事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果。实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性。

1、采用灰度线性变换方法（g(x,y)=k*f(x,y)+d）对一幅图像（自定）进行对比度增强、亮度增加和求反三种图像灰度变换。 2、采用灰度阈值变换的方法对一幅图像进行目标图像与背景的二值显示，要求呈现原始图像和灰度阈值变换后图像。 3、采分段灰度线性变换（如图3.1所示）对一幅图像（如图3.2）进行对比度增强。

在机器视觉检测中，图像光照不均匀现象会增加后续处理的难度，因此需要对其进行有效的阈值分割。算法通过窗口分割提取原图的背景灰度图后，结合局部对比度调整系数，对图像进行背景均匀化处理，然后进行全局阈值分割。实验对具有典型光照问题的高分辨率线纹尺图像处理效果良好，平均时间在0.5 s以内。通过与其他几种算法的对比，证明了本算法处理效果最佳，所耗时间满足实时性，为目标的进一步测量工作奠定了良好的基础。

本文介绍了一种基于和声搜索算法（HSA）的多级阈值（MT）算法。 HSA 是一种进化方法，其灵感来自音乐家在演奏时即兴演奏新和声。 与其他进化算法不同，HSA 展示了有趣的搜索能力，同时保持低计算开销。 所提出的算法将来自图像直方图中可行搜索空间的随机样本编码为候选解决方案，而考虑到 Otsu 或 Kapur 方法采用的目标函数来评估它们的质量。 在这些目标值的指导下，候选解集通过 HSA 算子演进，直到找到最佳解。 实验结果证明了所提出的数字图像分割方法的高性能。 ****每种方法（OTSU 或 KAPUR）的主文件是 Mth.HS1.m**** 提出的算法发表在： Diego Oliva、Erik Cuevas、Gonzalo Pajares、Daniel Zaldivar 和 Marco Perez-Cisneros，“基于和谐搜索优化的多级阈值分割”，应用数学杂志，第一卷。 201

阈值分割的各种方法的集合。局部阈值分割法，全局手动、自动阈值分割

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提出了一种视频与AIS信息融合的海上船只目标检测方法。首先结合AIS信息确定船只所在区域，提取小范围图像，然后对图像进行高频加强滤波处理，增强船只目标与海面背景的对比度，利用显著性区域检测方法生成显著性图像，随之采用双阈值分割提取高显著性目标，最后通过形态学处理判断船只目标。实验结果表明，该方法适应性强，能够准确快速地实现船只目标提取。

基于贝叶斯的图像阈值分割，希望对大家有用

主要为大家详细介绍了利用OpenCV实现局部动态阈值分割，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下