针对二维Otsu自适应阈值算法计算复杂度高的问题，提出一种新的快速有效的Otsu图像分割改进算法。该算法通过求两个一维Otsu法的阈值来代替传统的二维Otsu法的分割阈值为保证分割对象的完整性，算法引入类内最小离散度的概念，并通过遗传算法实现对参数的自动优化。理论分析和实验结果表明本算法计算速度不仅优于原二维Otsu算法，而且分割效果较好。

Canny 算子应用于细胞图像分割, 只要选择适当的参数就可以取得好的分割效果。在分析细胞图像直方图后, 利用类间方差最大化阈值分割算法( Otsu) 可以实现Canny 算子中门限值的自适应选择。试验结果表明, Otsu 算法应用于Canny 算子中的门限选择, 改善了算法在细胞图像中的分割效果, 提高了算法的自适应性能。

基于otsu算法的 自适应阈值分割 图像分割类别

DIP大作业图像分割大津法OTSU算法Python代码

Matlab实现一维otsu算法图形分割及改进

现实中基于图像处理的疲劳驾驶监测往往因环境的变化而具有不确定性。监测算法不规范,以致于疲劳驾驶监测任务很具有挑战性。为了解决此问题,提出了一种基于多算法融合的动态滑动窗口算法框架。首先利用Adaboost算法识别人眼,然后改进Otsu算法来自适应各种不同环境;进而提出动态滑动窗口算法来得到睁闭眼之间的最佳阈值;最终,利用改进的PERCLOS算法估计疲劳驾驶状态的不同级别。针对环境的变化采用睁闭眼判断窗口随人眼特征变化而更新的策略,系统使用摄像头实时捕获人眼图像,并在PC机上进行仿真测试,可在130~150ms之间实现不同疲劳状态的识别。实验结果表明,此算法框架能够有效、快速的分辨驾驶员不同的疲劳状态。

基于OTSU算法的指纹图像分割matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

通过Otsu算法实现条形码的角度矫正带GUI界面和实验报告，原理介绍，测试分析，matlab2021a仿真

阈值的选取问题是图像二值化的过程中的一个关键问题，现有的方法主要是利用 Otsu 算法对分割阈 值从 0～255 的所有灰度值依次遍历，没有考虑视频两帧图像间的相关性。本文利用帧间相关性给出了一个 阈值选取算法，该算法在保存上一帧阈值的基础上，运用模拟退火算法对本帧阈值进行一种智能搜索，优化 了搜索策略，提高了运行效率。实验表明，该算法提高了阈值选取的效率。

这是一个用C#实现的OTSU算法,运行环境visual stdio 2008