用matlab实现图像阀值分割

本文详细介绍如何使用matlab实现车道线检测及图像分割算法，通过静态图像和动态视频的演示，讲解车道线检测的具体实现过程和常用算法，包括Canny边缘检测、Hough变换等，同时详细讲解图像分割算法的

适用对象:灰度图像(8 bit) 参照论文:《Threshold selection using Rényi's entropy》 使用说明:直接运行脚本文件testRenyiEntropyThres

基于一维最大熵法图像分割MATLAB实现

适用对象:灰度图像(8 bit) 参照论文:《A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the his

基于matlab的图像处理方法，包括边缘检测和图像分割等

先对图片进行前期处理，然后二值化处理，在进行滤波，并且计算细胞数。

该文件用调用segwin实现对图像按照像素进行分割，产出结果是分割后的图像集以及分了多少个区域的区域集合

用meanshift算法实现图像分割，较经典的方法，效果较好，matlab代码

K-Means算法是应用最为广泛的聚类算法[2]。该算法以类中各样本的加权均值(称为质心)代表该类，只用于数字属性数据的聚类，全局阈值分割，对图像的分割还挺好的，不利用直方图，

使用了均值滤波、中值滤波以及KNN邻域滤波的方法。制作了GUI界面,模板大小和可以进行调整。