内容概要：本文针对传统Ostu法在分割大鼠精子图像时存在的实时性差的问题，提出了一种新的图像分割及计数算法。该算法基于改进的Ostu法和Newton迭代法提高阈值选取的速度，通过形态学操作去除杂质，最终实现了快速准确的精子图像分割和自动计数。研究表明，此算法能有效改善分割速度与准确性，适用于生殖健康研究领域的精液自动检测。文章详细介绍了算法的设计思路、步骤以及实验证明其优越性的数据。 适用人群：研究人员、实验室技术人员及从事动物繁殖学或者医学相关领域工作的专业人士，尤其是关注精液品质检测自动化的人士。 使用场景及目标：旨在提高精液质量分析效率，特别是在畜牧业中对牲畜选择配种环节的应用，有助于快速甄别生育能力强弱的个体，提升选种准确性。也可扩展到人类精子检测领域，促进优生优育的发展。 其他说明：改进后的算法不仅解决了原有方法中存在的实时性能缺陷，还克服了某些特定环境下难以取得理想结果的问题，如直方图非双峰特性等情况。此外，文中提到未来研究重点应集中在更精细地解决精子粘连造成的统计数据偏差问题，以及探索精子全程追踪的技术方案。

交通标志检测是交通标志识别的难点。在复杂的交通环境下，采用传统颜色空间的固定阈值分割进行交通标志检测的方法鲁棒性差，难以准确有效地检测出交通标志。提出了一种基于三分量色差法和Ostu法的交通标志检测方法。首先，通过计算图像R、G、B分量的差值来得到红、蓝、黄三种颜色分量，然后利用Ostu法分别对它们进行阈值分割，得到交通标志的检测结果。实验结果表明，该算法的检测准确率和实时性满足实际要求。

自适应门限法图像二值化。采用Ostu法（最大类间方差法）自动确定最佳阈值。同时也适用于光照不匀的图像，先将其分成几个部分，分别阈值化。效果非常好！！

自适应门限法图像二值化。采用Ostu法（最大类间方差法）自动确定最佳阈值。同时也适用于光照不匀的图像，先将其分成几个部分，分别阈值化。效果非常好！！