常见图像阈值化方法

OTSU算法可以自适应的实现阈值的二值化,这个主要是该算法的原理及实现的代码

多种分割方法，适合初学者，可以直接运用，不用调试

使用visual C++ 完成梯度的计算,OTSU简单易行!

包含图像处理中常用的几种滤波方法，有matlab代码和ppt讲解，包含均值滤波，中值滤波，高斯滤波，双边滤波，有示例演示。

提出了一种基于粒子群优化(PSO)的图像最小误差阈值化方法。将粒子群优化算法应用于图像最小误差阈值化中,克服了常规最小误差阈值化计算量大的缺点。实验证明该算法能有效降低常规图像最小误差阈值化的计算量,

EmguCV基础视频教程---第14讲(图像阈值化).pptx

基于直方图的阈值化是进行彩色图像分割的广泛应用的技术之一。 此类技术的关键是选择一组可以区分对象和背景像素的阈值。 已经提出了许多阈值技术,这些技术使用直方图的形状信息并确定谷底的最佳阈值。 在这项工

源码图像分割-单阈值图像分割.rar 上传一些关于图像分割的源码，文件名对应算法名，希望对大家有点用处。

使用Matlab对图像进行阈值分割,在Matlab中输出Tif图像,Tif可保持拥有原来的坐标系,方便在ENVI、arcgis中打开

针对存在光照不均匀干扰的工业图像,提出了一种基于图像的多方向灰度波动局部阈值分割方法。先对图像进行均值滤波预处理;然后提取水平、垂直和左右对角线四个方向上的一维灰度波动曲线,并对每条曲线上满足波动幅度