小波降噪matlab的代码（包含硬阈值，软阈值和调和后的阈值分析）

这是一篇小论文，里面详细介绍了otsu及其一种改进方法，按照论文中的步骤，即可实现otsu算法及其改进方法。

matlab源码，准确率百分之七十六以上，非常有利于毕业设计和课程设计。

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。

针对存在光照不均匀干扰的工业图像,提出了一种基于图像的多方向灰度波动局部阈值分割方法。先对图像进行均值滤波预处理;然后提取水平、垂直和左右对角线四个方向上的一维灰度波动曲线,并对每条曲线上满足波动幅度阈值条件的波峰和波谷进行一维局部阈值分割;最后将分割后的子图像进行与操作,得到最终分割图像。实验结果表明,该方法能够有效提高对光照不均匀图像分割的准确性,与二维Otsu、二维Tsallis和Niblack算法相比分割效果有显著提升。

使用遗传算法对BP神经网络的权阈值进行优化，得到优化后仿真结果图，欢迎下载，与我交流！

软阈值matlab代码图像去噪基准 这是用于图像降噪基准测试的matlab工具的集合。 当前支持的工具是 ACPT，“通过自适应聚类和渐进式PCA阈值保持细节的图像降噪”，IEEE Access，2018年 ACVA“使用非本地PCA进行纹理变化自适应图像降噪”，TIP 2018。 基于非本地样本的基于自适应软阈值的AST-NLS图像降噪，CVPR 2015 通过稀疏3D变换域协作过滤（SPIE Electronic Imaging 2008）进行BM3D图像恢复，Dabov等。 超越高斯降噪器的DnCNN：用于图像降噪的深度CNN的残差学习，TIP 2018。 GGMM-EPLL具有先验广义高斯混合模型补丁的图像去噪，SIAM JIS 2018。 GSRC ICIP 2016。 KSVD提示2016。 MultiScaleEPLL基于多尺度补丁的图像恢复，TIP 2016。 NCSR提示2012。 基于PGDP补丁组的非本地自相似性事前学习进行图像去噪，ICCV 2015 通过同时稀疏编码恢复SSC_GSRM图像：结构稀疏遇到高斯尺度混合的情况，IJVC 2015 TWSC用于实际图

针对工业图像经常存在不均匀光照的干扰，提出一种光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割算法。从水平及垂直方向上提取图像的灰度波动曲线，并迭代搜索每条曲线上满足给定波动幅度阈值的较大尺度波峰点和波谷点；在每对交替波峰点或波谷点之间求取浮动阈值来划定目标和背景像素的归属；对两个方向上取得的阈值图像进行相交操作得到最终分割图像

可以方便测试阈值 将图片路径添加后，点击图片任意位置即可打印所处位置阈值

袁纯良-银行领域大规模X86分布式系统的无阈值智能监控 应用实践.pdf