最优阈值迭代实现图像分割

大津法和迭代法动态求图像阈值进行图像分割的Matlab代码。

图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最

图像分割是目标识别的首要和关键步骤。目前的图像分割方法有多种,其中阈值方法优点比较突出,但是采用阈值方法分割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。针对这一问题,将Geese-LDW-PSO算法

用matlab编写的Otsu阈值分割方法。

图像分割的阈值法认识阈值法分为全局阈值法和局部阈值法两种。全局阈值法指利用全局信息(例如整幅图像的灰度直方图)对整幅图像求出最优分割阈值,可以是单阈值,也可以是多阈值;局部阈值法是把原始的整幅图像分为

该文将遗传算法用于Otsu法和KSW熵法两种图像阈值分割方法中，进行了针对图像分割的遗传程序所需的参数设计，井采用遗传算法实现单闽值和多阈值图像分割。

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基础: 首先将灰度图转化成灰度直方图,横坐标是灰度值(0-255),纵坐标是像素个数。 如下图所示: 灰度直方图性质: 两幅灰度直方图 如图,从图A可以看出,直方图有两个明显的波峰和一个明显的波谷,表