迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值

matlab 实现图像阈值分割 内容：包括程序流程图，程序代码，输出图像以及输出结果分析。对比观察法和局部阈值分割法。。。

使用otsu大津法实现直方图的单阈值分割，可用于图像的分割。大津是用最大类间方差来判读阈值的，也可以用最小类内方差判读，最大类间方差+最小类内方差=总方差

扫描全能王的增强锐化其实是自适应二值化的变体。 直接用 OpenCV 的函数会让背景变花，因为背景是渐变的，直接拿均值当阈值的话，总有一些背景像素在阈值下面。所以需要将阈值乘以一个系数，比如 0.9，过滤掉所有背景。同时，因为文字的像素值很小，不受影响。 import numpy as np from scipy import signal def adaptive_thres(img, win=9, beta=0.9): if win % 2 == 0: win = win - 1 # 边界的均值有点麻烦 # 这里分别计算和和邻居数再相除 kern = np.

此软件版本包含论文中描述的算法的实现： BK Shreyamsha Kumar，“基于高斯/双边滤波器的图像去噪及其方法噪声阈值”，信号、图像和视频处理，第 1-14 页，2012 年。（doi：10.1007/s11760-012-0372-7） 从http://link.springer.com/article/10.1007/s11760-012-0372-7的出版物链接下载原稿。 从出版物链接中的https://sites.google.com/view/shreyamsha下载手稿草稿。

使用基本的三步算法从背景中分割前景的机器人： > 模糊> 阈值> 分割接触物体的分水岭用法：调用“ thresholdSegmentationBot”并按照说明进行操作。 如果您已将图像数据加载为双灰度、范围 [0,1] 图像 I， 使用 thresholdSegmentationTool 如下例所示： I = imread('rice.png'); I = 双倍（I）/255； I = imtophat(I,strel('disk',12,0')); % 背景扣除TST = thresholdSegmentationTool(I); % 使用工具，然后单击“完成设置参数” 然后可以在 TST.FinalMask 访问最终的分割掩码， 以及 TST.ThrModel 中的分割模型。 阈值模型可以传递给用于批处理的 thresholdSegmentationHeadlessBot。

这是一篇小论文，里面详细介绍了二维最大熵阈值算法的步骤，并对其进行了改进，提高了计算速度。

实现一维灰度直方图图像分割的matlab实现源代码。亲自试验过，可以运行，可以用来自动确定阈值或者图像分割。

基于matlab的小波阈值处理，结合了软阈值、硬阈值函数，对信号进行去噪处理。

针对稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法存在预选原子过多、重构时间长、步长的选择固定等缺点,提出一种稀疏度自适应匹配追踪改进算法.该算法将稀疏度预先设定值与稀疏度估计过量判据相结合进行真实稀疏度快速估计,通过模糊阈值的方法提高候选原子的精确度,采用原子相关阈值改善迭代停止条件,最终实现信号的精确重构.仿真实验表明,改进算法重构质量较好于SAMP算法,重构速率显著提高.