otsu图像分割阈值算法

基于最佳熵的三维Otsu图像分割算法

在高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）训练时，对传统的模型参数初始化方法（随机法、K均值聚类法）进行改进，提出分裂法与K均值聚类相结合的新方法。实验表明，采用改进的方法

基于著名的大津阈值（OtsuThresholding）法实现的自适应阈值分割程序，C#写的，导入VS项目中直接运行可见效果。

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

比较经典的常用的三种二值化算法，包括Otsu二值化，Niblack二值化，Kittler最小误差二值化。

需要辅助openCV库。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。

用matlab实现的迭代最佳阈值分割算法

采用迭代方法寻找分割的最佳点，算法速度比较快。算法采用matalb编写，可执行。

一种基于电磁算法优化多级阈值进行图像分割的方法，通过优化算法得出最佳阈值，同时提供了附带matlab代码的图像分割示例。该方法可以应用于医学影像处理、目标检测等领域。

【图像分割】采用粒子群算法优化指数熵、对数熵和TSALLIS熵，实现了多阈值的图像分割，同时提供附带matlab代码的下载。本文详细介绍了每种熵的计算方法和优化过程，并结合实验结果进行了分析比较，为研