otsu图像分割源代码

View split source code

传统二维Otsu法主要由于对二维直方图采用主对角线区域概率和近似为1的假设等原因,以致分割结 果不够准确.针对此问题,提出了一种二维直方图准分的Otsu快速图像分割方法.(1)准确选择邻域模板构建二维

为了提高二维阈值分割法处理速度,提出了二维Otsu法的快速实现方法。基于二维随机变量的边缘概率分布,将二维最佳阈值（s*,t*）的求解拆分成两个一维最佳阈值s*和t*的求解;同时为了改善原算法的分割效

讲述基于蚁群算法的改进Otsu理论的图像多阈值分割。

Otsu法是一个应用较为广泛的阈值分割方法。为实现图像较为精确的分割，充分考虑边界的影响，从二维线阈值分割替代传统的点阈值分割思想出发，提出了折线阈值型Otsu法。该方法以对边界信息的迭代分割的手段获

考虑了尘埃非绝热放电和碰撞等因素对尘埃等离子体动力学行为的影响,运用约化摄动法,得出了描述三维尘埃声激波的KortewegdeVriesBurgers(KdVBurgers)方程,并运用数值积分对激波

提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直

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,

OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法，按照图像上灰度值的分布，将图像分成背景和前景两部分看待，前景就是我们要按照阈

语义图像分割模型deeplab-v3的tensorflow源代码，欢迎下载