针对常规二维最佳熵法计算复杂，运行时间长，收敛性差等不足，提出基于改进遗传算法的二维最佳熵阈值分割方法。通过对选择、交叉、变异等因子的优化设计，使阈值搜索的鲁棒性与收敛性有了很大改善，并对图像的分割效果进行评价。分析与仿真结果表明，改进算法在大大减少阈值搜索时间的同时，保持了良好的分割性能。

为了获取ROC曲线的最佳阈值，需要使用一个指标–约登指数，也称正确指数。 借助于matlab的roc函数可以得出计算。 % 1-specificity = fpr % Sensitivity = tpr; [tpr,fpr,thresholds] =roc(Tar',Val'); RightIndex=(tpr+(1-fpr)-1); [~,index]=max(RightIndex); % RightIndexVal=RightIndex(index(1)); tpr_val=tpr(index(1)); fpr_val=fpr(index(1)); thresholds_val=thre

利用OpenCV的函数createTrackbar创建滑动条查看二值化的最佳阈值的源码及讲解-附件资源

针对传统Canny算子对道路标线检测不全、阈值选取困难及检测结果中噪声和伪边缘较多的问题，提出了一种新的道路标线检测算法。根据提出的程序框图对图像进行形态学预处理，结合提出的两个标准，自动寻找到Canny算子提取道路标线的最佳阈值，并利用该阈值对图像进行边缘检测，使用提出的两种后续处理方式剔除伪边缘和路面干扰。实验结果表明，该算法能够克服传统Canny算子在道路标线检测中存在的上述问题，实现道路标线准确检测。

计算将数据分成两类的最佳阈值 [1]。 该算法可以总结如下。 直方图最初分为两部分部分使用随机选择起始阈值（表示为 T(1)）。 然后，将数据分为两类（表示为 c1 和 c2）。 然后，计算一个新的阈值作为上述两个样本均值的平均值。 重复这个过程直到阈值不再改变。 该算法由 Dhanesh Ramachandram [2] 实现。 然而，她/他的算法的输入数据应该在[0,255]范围内。 我的代码没有这个要求。 例子------- t = func_threshold(T); 参考：[1]。 TW Ridler，S. Calvard，使用迭代选择方法进行图片阈值处理， IEEE Trans。 系统，人与控制论，SMC-8，第 630-632 页，1978 年。 [2]。 Dhanesh Ramachandram，自动阈值。 可在线获取： http : //www.mathwork

利用最大类间方差算法求解自适应最佳阈值，实现图像分割，解决阈值难以确定的难题！

采用迭代方法寻找分割的最佳点，算法速度比较快。算法采用matalb编写，可执行。

二值法中的最佳阈值确定（大津法,OTSU算法)

简单实用的图像二值化最佳阈值算法，matlab源代码

用matlab实现的迭代最佳阈值分割算法