用opencv和C++实现的图像分割的最佳全局门限阈值分割算法，效果较好，可以借鉴

一个简单的最大类间方差计算最佳阈值的小程序，利用mfc实现。可以运行，方便学习最大类间方差的同学参考，有任何编程问题欢迎加我的qq：598404553，共同学习。注明：csdn

数字图像处理常用算法：包括阈值分割，轮廓提取，区域增长和种子填充算法，使用C++开发

阈值分割是图像分割中广泛采用的一种简单有效的方法。将群智能中的人工鱼群算法应用到阈值分割算法中, 提出了二维Otsu阈值分割的人工鱼群算法。通过大量实验表明, 该算法能够准确的找到最佳阈值。同时将基于人工鱼群算法的二维Otsu 算法与基于基本遗传算法及最优保存策略遗传算法的二维Otsu 算法进行比较, 分别独立运行10次, 对10次得到的阈值以及均值、方差进行了比较, 并将收敛曲线作为算法复杂度的评价指标。统计结果显示, 该算法不仅能够对图像进行更准确的分割, 而且收敛的速度更快。

针对彩色图像多阈值分割中阈值个数自动确定困难和优化时间长的问题，首先提出一种新的HSV空间中彩色图像投影预处理方法，然后计算待分割图像的颜色粗糙度，并根据颜色粗糙度确定图像分割的阈值数量，为提高分割效率，利用遗传算法搜索最优分割阈值组合，为提高分割精度，在遗传算法适应度函数设计时既考虑了类内的颜色离散度，又考虑了像素的空间关系。实验结果表明该方法具有较为理想的分割效果，对光线变化具有较好的鲁棒性。

数字图像处理中采用阈值分割法对图像进行分割，采用的是MATLAB编程

大家好，这是一个MATLAB系列视频，共围绕30个计算机视觉和机器学习的实战项目展开。十分适合作为课程作业或是课程汇报。需要源码可直接留言 基于阈值分割的车牌定位识别，适合本科或部分研究生课程设计。 涉及到机器学习相关内容 若存在无法运行情况，可以联系本人。

采用多阈值算法对一幅图像进行分割，实验结果明显比单阈值好，而且保留了图像的一些基本信息。

针对雾霾图像中含有高亮、大面积浓雾，天空区域无法清晰识别，求取出的图像偏暗、色彩失真的问题，提出了一种基于暗通道先验的自适应阈值分割和透射率补偿的去雾改进算法，通过OSTU阈值分割将图像分为前景区域和背景区域，求取亮暗通道，并通过统计函数计算出前景区域和背景区域所占的像素比例，加权求取大气光值。通过透射率补偿参数K的引进,使得求取的透射率更接近真实值，最后通过CLEAR法进行色度调整。实验结果表明，该法去雾后的图像细节信息保留完整，失真度减小，视觉上更加真实自然，信息熵平均提高7.03%，SSIM平均提高5.56%，MSE平均减小9.19%。

opencv大津法阈值分割 很不错的算法