在图像处理领域，自适应阈值分割是一种常用的技术，它能根据图像局部特性进行像素分类，从而有效地将图像中的目标区域与背景区分开。本文将详细介绍如何在MATLAB环境下，运用Fisher准则来实现自适应阈值分割。 我们要理解Fisher准则的基本概念。Fisher准则源于统计学，它通过寻找最大化类间距离（Inter-Class Variance）与最小化类内距离（Intra-Class Variance）之比的方法，来确定最优分类边界。在图像分割中，这意味着我们寻找一个阈值，使得目标区域与背景区域之间的差异最大，同时内部的差异最小。 在MATLAB中实现这个过程，我们首先需要对图像进行预处理，例如灰度化和噪声去除。这可以通过`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像，再使用中值滤波器（`medfilt2`）进行去噪。接下来，我们需要计算图像的梯度，以获取图像的边缘信息，这可以使用`imgradient`函数完成。 然后，我们定义Fisher准则的函数。这个函数通常包含两个部分：计算类间方差和类内方差。对于每个可能的阈值，我们可以计算前景（高灰度值）和背景（低灰度值）的均值和方差，进而计算出这两个量的差异。MATLAB中可以使用`histcounts`函数来得到每个灰度级的像素计数，进一步计算均值和方差。 一旦我们得到了所有可能阈值的Fisher比，就需要找到最大值对应的阈值。这可以通过`max`函数实现，从而找到最佳分割点。我们使用这个阈值进行二值化操作，可以使用`imbinarize`函数将图像分割成前景和背景两部分。 在实际应用中，为了提高分割效果，我们还可以引入其他策略，如Otsu阈值、K-means聚类等方法来优化阈值选择。同时，对于复杂场景，可能需要结合边缘检测、区域生长等技术，以提高分割的准确性和鲁棒性。 总结来说，基于Fisher准则的自适应阈值分割在MATLAB中实现，涉及图像预处理、梯度计算、Fisher准则的计算以及二值化等步骤。通过这种方式，我们可以有效地将图像分割为感兴趣的区域和背景，尤其适用于目标与背景对比度不一致的情况。在进行实际操作时，应根据具体图像特点调整参数，以达到最佳的分割效果。

研究存在未知短时延、丢包和系统不确定性的网络化切换控制系统故障检测与时域优化问题. 首先基 于观测器构建残差发生器, 结合Lyapunov 函数方法和平均驻留时间方法分析系统的稳定性, 并以线性矩阵不等式(LMI) 形式给出故障检测滤波器的求解方法; 然后为了改善故障检测系统的性能, 采用后置滤波器对残差信号进行时域优化, 并利用奇偶空间方法给出其最优解; 最后设计并推导出自适应阈值. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

针对局部二值模式（local binary pattern，LBP）描述信息单一以及对噪声敏感的问题，提出一种多尺度自适应阈值局部三值模式（multi-scale adaptive local ternary pattern，MSALTP）编码算法。MSALTP首先将原始图像放大；其次将图像平均划分成几个区域，并计算像素的均值；然后计算每个区域中心像素与均值的偏差；最后提取ALTP特征，将结果统计特征直方图实现图像分类。实验表明提出的算法识别率比目前较好的抗噪声算法在不同的噪声下识别率有较大提高。

基于otsu算法的 自适应阈值分割 图像分割类别

自适应阈值FAST特征点检测算法的FPGA实现.pdf

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比 2～5 dB。

一个自适应软阈值去噪的原程序，很实用，我用它解决了很多问题

提出一种基于非下采样Contourlet变换的径向基神经网络(RBF)自适应阂值去噪方法。在NSCT域通过RBF神经网络使目标误差函数GCV(T)的最小化,从而确定最优阂值,再通过软阂值函数去噪。利用NSCT的平移不变性来抑制伪Gibbs失真,从而能完整地保留图像的纹理和边缘等信息。实验结果表明,该方法可以有效去除高斯噪声,提高图像的峰值信噪比。

自适应阈值选择 基于小波函数分解的心电信号去噪

图像是人类感知世界的视觉基础，然而在人类通过视觉获取的大量图像信息中，并不是所有的信息内容都是我们所需要的，所以需要把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。本文对图像分割方法进行了研究，给出了一种基于模糊逻辑的自适应阈值图像分割方法，并将其应用于车牌图像中，在MATLAB环境下对两幅典型图像通过Otsu方法、脉冲耦合神经网络算法和本文所提算法进行仿真分析，结果对比分析显示本文方法在综合方面略优于其他两种对比方法。