用多阈值法分割图像,将灰度化的当前图像与背景差分, 再用正、负两个阈值对其二值化, 在分割出深色和浅色被测对象的同时消除阴影。
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调用黄金分割法,基本思想是在单谷区间【a,b】内适当插入两点,由此把区间分成三段,然后在通过比较这两点的函数值的大小,就可以确定是删去最左段还是最右段,或者同时删去左右两段保留中间段,如此继续下去可将
MATLAB黄金分割率于各种优化设计，内包含黄金分割率算法的原理以及具体如何实现，用简单的案例进行演示，使人简单易懂黄金分割率代码用于很多领域，机械优化设计，软件开发设计等等等
最优分割的计算步骤1.数据正规化2.计算极差（或变差）矩阵3.进行最优二分割4.进行最优三分割5.最优K分割
Watershed segmentation
黄金分割法python
二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Otsu方法计算量大的特点,采用粒子群算法来搜索最优二维阈值向量.每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,
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最大类间方差法(Otsu法)是1979年N.Otsu提出的动态阈值方法，它的基本思想是利用图像的灰度直方图,以目标和背景的方差最大来动态地确定图像的分割阈值。这里用matlab对其进行了仿真实现。
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