Otsu 最大类间方差法(大津法)

适用对象:灰度图像(8 bit) 参照论文:《A Tlreshold Selection Method from Gray-Level Histograms》 使用说明:直接运行脚本文件testOts

目的研究了基于类间交叉熵的二维阈值分割算法及其抗噪性能。方法通过采用交叉熵方法来描述二维直方图中的目标区域和背景区域之间像素信息的差异程度,构造了一种基于最大类间分离性程度的图像分割新方法。结果结果仿

该例用于估计给定序列的赫斯特参数。具有使用示例,可以绘图,显示一些有用的信息。

总体方差法,里面有说明,简单好用,可以作图

在数理统计中,方差是测算随机变量离散趋势最重要、最常用的指标,方差是各变量值与其均值离差平方的平均数,它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。 当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小

本文针对图像分割技术进行综述，介绍了基于Matlab的遗传算法、大津法、区域生长法和迭代法的应用。针对图像分割中的困难问题，这些方法可有效地提高图像分割的准确性和鲁棒性。同时，本文对这些方法的原理和优

在图像处理领域，分割是一项重要的任务。一种综合运用遗传算法、大津法、区域生长法和迭代法的图像分割方法，并提供了对应的Matlab程序。该程序通过优化阈值、增加种群多样性和设置适应性函数来提高分割效果，

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