图像分分割迭代、峰谷、半阈值算法的的vc代码

可以显示阈值和直方图,实现阈值分割

数字图像处理中采用阈值分割法对图像进行分割，采用的是MATLAB编程

针对基于颜色特征空间的半监督聚类分割算法适合分割结果包含多个颜色特征相似目标的应用场合,但对高噪声图像却无法获得理想的分割结果,而基于随机游走理论的半监督图像分割算法需要用户对目标逐一进行标记的问题,

作总结了几种常用的图像分割算法代码，且给出了图例，经测试较好

大津法和迭代法动态求图像阈值进行图像分割的Matlab代码。

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

遗传退火算法法MATLAB程序设计

为了能够实现动态无灰度特征峰值的图像分割,提出一种基于决策树的神经网络(Decision Tree Based Neural Network,DTBNN)双阈值图像分割方法。该方法首先运用决策树与神经

当使用阈值规则进行图像分割时，所有灰度值大于或等于某阈值的像素都被判属于物体。所有灰度值小于该阈值的像素被排除在物体之外。本设计重点介绍了阈值分割法中的最大类间方差法（OTSU）的原理，以及程序实现，