基于otsu算法的 自适应阈值分割 图像分割类别

自适应模糊阈值法matlab代码 该知识库包含了不确定性分析研究中使用的所有研究论文 序号 年 作者 文件名 1个 1961年 地址 地址-1961年-印度科学研究所 2个 1978年 加里克·坎纳内·纳什 Garrick，Cunnane，Nash-1978年-降雨径流模型的效率标准 3 1991年 莫里斯 莫里斯（Morris）-1991年-初步计算实验的析因计划 4 1992年 贝文·宾利 Beven，Binley-1992-分布式模型的未来模型校准和不确定性预测 5 1993年 贝文，预言 贝文，预言-1993-分布式水文模型的现实和不确定性 6 1993年 段，古普塔，Sorooshian Duan，Gupta，Sorooshian-1993年-改组复杂的进化方法以实现有效和高效的全球最小化 7 1993年 胶水 胶水-1993-广义似然不确定度估计方法 8 1997年 D，邓恩 D，Dunne-1997-低流量 9 1997年 甘，德拉米尼，比夫图 Gan，Dlamini，Biftu-1997-模型复杂性和结构，数据质量和目标函数对水文建模的影响 10 1998年 古普塔，索

自适应阈值FAST特征点检测算法的FPGA实现.pdf

小波分析中MATLAB阈值获取函数及其应用附程序

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度，本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维 Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维 Tsallis交叉熵的阈值选取公式，然后将 Logistic混沌映射引入布谷鸟算法，进一步加快布谷鸟算法的收敛速度，最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维 Tsallis交叉熵的阈值寻找过程，并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明，与二维倒数交叉熵法、二维 Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维 Tsallis灰度熵法等方法相比较，本文方法分割的目标更为准确，细节更为清晰，且运算时间更短。

图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术．已被应用于很多的领域。本文是在阅读大量国内外相关文献的基础上，对阈值分割技术稍做总结，分三个大类综述阈值选取方法，然后对阈值化算法的评估做简要介绍。

针对传统阈值分割算法的一些缺点，通过将数字形态学与阈值分割算法相互结合提出了一种改进的阈值分割算法来进行脊椎图像分割，并将分割结果与传统图像分割方法得到的结果进行分析对比。结果显示本论文改进的阈值分割算法得到的脊椎分割图像与传统方法分割的图像相比在抑制噪声方面有好的效果，在对比度方面也优于其他传统的医学图像分割方法，最后设计了计算脊椎相邻椎体间的相对距离、相对椎体厚度及其变化率的有效算法，可为临床进一步应用提供参考。

针对复杂图像的分割问题，提出一种基于生物地理学优化（biogeography-based optimization，BBO）算法的二维交叉熵多阈值图像分割方法。根据二维直方图斜分法得出交叉熵阈值选取公式，并将此推广到多阈值分割，以求得多个极值提高分割效果。由于二维交叉熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题，引入BBO算法的思想，实现对多个阈值快速精确的寻优。最后，对标准图像进行分割以验证该算法，结果表明此算法比二维交叉熵穷举法计算效率高。

该文档包含一个基于matlab三维区域生长、26邻域，阈值分割来实现的肺气道树的分割，代码内对参数和算法有详细的解释，如果有任何不懂的地方，可以联系博主。对于结果的展示，可以在我的其他博文里看。

【图像分割】基于最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割