阈值分割源码matlab 用于新型腹部数据集的皮肤分割的深度学习技术 介绍 该存储库提供了[]中研究的皮肤分割方法的代码，主要是Mask-RCNN，U-Net，全连接网络和用于阈值化的MATLAB脚本。 该算法主要是为了使用RGB图像对创伤患者进行腹部皮肤分割而开发的，这是正在进行的研究工作的一部分，该研究工作旨在开发用于创伤评估的自主机器人[] []。 机器人腹部超声系统具有摄像头查看的腹部区域，以及相应的分段式皮肤面罩。 腹部皮肤数据集的信息 该数据集包含从Google图像搜索在线检索的1,400幅腹部图像，这些图像随后进行了手动分段。 选择图像以保留不同种族的多样性，从而防止分割算法中的间接种族偏见； 700张图像代表肤色较深的人，其中包括非洲，印度和西班牙裔群体，而700张图像代表肤色较浅的人，例如高加索人和亚洲裔群体。 总共选择了400张图像来代表体重指数较高的人，在明亮和黑暗类别之间平均分配。 在数据集准备中，还考虑了个人之间的差异，例如头发和纹身的覆盖范围，以及阴影等外部差异。 图片尺寸为227x227像素。 皮肤像素占整个像素数据的66％，每个单个图像的平均值为54.4

最大类间方差OTSU实现阈值分割，用MATLAB编写，用于SAR图像分割

一种新的Otsu准则下的图像分割方法，包含Matlab实现代码和论文

基于otsu算法的 自适应阈值分割 图像分割类别

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。

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。

阈值分割源码matlab ＃主导集库 优势集库（DSLib）是实现优势集（DS）聚类方法的开源Matlab库。 DS是一种基于图的聚类技术，其基础是进化博弈论，该理论开始引起计算机科学界的极大兴趣。 它最初是在（Dominant Sets and Pairwise Clustering，M.Pavan＆M.Pelillo，PAMI 2007）中引入的，由于其与博弈论的对偶性，它不仅在与聚类问题有关的许多方面都得到了探索。 例如，在匹配，分割，分类，生物医学成像和网络分析中的应用在使用原始方法的文献中很常见。 在这个软件包中，我们不仅提出了原始的实现，而且还提出了基于原始核心的，来自不同研究人员的方法和黑客的尽可能多的，尽可能全面的集合。 该软件包实现了以下论文，计划在不久的将来包括更多内容： [1] M. Pavan和M. Pelillo。 支配集和成对聚类。 PAMI 2007 如果您使用感染免疫动力学（dynType = 1），请引用以下工作： [2] S. Rota Bulo和IM Bomze。 感染和免疫：一类新的进化博弈动力学。 游戏与经济行为，第一卷。 71页，第193-2

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法。该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的目标点是图像的边缘点。事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果。实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性。

1、采用灰度线性变换方法（g(x,y)=k*f(x,y)+d）对一幅图像（自定）进行对比度增强、亮度增加和求反三种图像灰度变换。 2、采用灰度阈值变换的方法对一幅图像进行目标图像与背景的二值显示，要求呈现原始图像和灰度阈值变换后图像。 3、采分段灰度线性变换（如图3.1所示）对一幅图像（如图3.2）进行对比度增强。

在机器视觉检测中，图像光照不均匀现象会增加后续处理的难度，因此需要对其进行有效的阈值分割。算法通过窗口分割提取原图的背景灰度图后，结合局部对比度调整系数，对图像进行背景均匀化处理，然后进行全局阈值分割。实验对具有典型光照问题的高分辨率线纹尺图像处理效果良好，平均时间在0.5 s以内。通过与其他几种算法的对比，证明了本算法处理效果最佳，所耗时间满足实时性，为目标的进一步测量工作奠定了良好的基础。