内容概要：本文介绍了基于灰狼优化算法（GWO）优化的二维最大熵（2DKapur）图像阈值分割技术。该方法通过模拟灰狼的狩猎行为，在搜索空间中快速找到使二维熵最大的阈值对，从而提高图像分割的准确性和效率。文中以经典的lena图像为例，展示了如何在MATLAB中实现这一过程，包括图像读取、均值滤波、定义二维阈值空间、计算熵以及最终的阈值分割步骤。 适合人群：从事图像处理研究的技术人员、研究生及以上学历的学生，尤其是对优化算法和图像分割感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要高精度图像分割的应用场景，如医学影像分析、遥感图像处理等领域。目标是通过结合GWO算法和二维最大熵方法，提升图像分割的效果和效率。 其他说明：未来可以进一步探索将其他优化算法应用于阈值分割中，以实现更加高效的图像处理。此外，文中提供的MATLAB代码示例为读者提供了实际操作的基础。

基于贝叶斯的图像阈值分割，希望对大家有用

此代码是关于图像阈值分割算法，包含直方图算法、最小二乘法算法、阈值分割方法 代码简单易懂，适合初学者 本人利用此代码检测红外图像，结果良好

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，利用图像所在目标区域与其背景在灰度上的差异。这里采用遗传算法对其进行，利用精英选择机制来实现损失的最小！

对于光照不均匀的图像,用通常的图像分割方法不能取得满意的效果。为了解决这个问题,文中提出了一种实用 而简便的图像分割方法。该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿,使得整个图像亮度背景趋于一致后,再进行通常 的阈值分割。实验结果表明,用该方法能取得良好的分割效果。

图像分割是一种重要的数字图像处理技术。本文首先介绍了图像分割技术，其次总结了目前图像分割技术中所用到的阈值、边缘检测、区域提取等方法以及分水岭算法。针对各种阈值分割算法，本文在最后做了详细的研究，并给出了相应的MATLAB程序源代码。

杭州电子科技大学孔万曾老师的人工智能课上的大作业，用遗传算法实现灰度图像的阈值分割

代码的功能是通过迭代法实现阈值的分割，阈值分割思想和原理若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。

基于MATLABGUI实现图像阈值分割处理的方法

用matlab实现自适应图像阈值分割,代码可用，希望能帮助到大家