基于matlab的乳腺肿块自适应灰度多阈值分割

图像分割，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度，颜色，纹理等，而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。基于信息熵的一类方法被广泛应用到图

基于Fisher准则的多阈值图像分割方法希望对研究这方面的朋友有帮助

针对最大散度差准则运用到图像分割时存在参数C不确定的问题，借助模糊概念导出参数C的初步计算公式，用二分法的迭代思想自适应地优化参数C，使最大散度差分割法获得的分割阈值相应地优化到最佳。实验证明自适应的

针对自然场景图像中特定颜色目标的自动检测问题,提出了一种基于概率神经网络(PNN)的彩色图像自适应颜色分割算法。利用实际图像的实验结果证明:文中算法能从图像中有效地分割出特定颜色类型的地物目标,对自然

随着科学技术的不断发展,桥梁、隧道、高速公路等土木工程设施开始大量出现在人们的生活之中。它们在给予人们方便之余,也存在着大量的安全隐患,而由于土木工程体量、处在地自然环境等因素的限制,现行的人工检测方

Adaptive threshold for tongue image crack detection

针对传统Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的缺陷，本文提出了一种新的自适应改进方法。该方法根据梯度直方图信息，提出梯度差分直方图的概念，同时，对图像进行自适应分类处理，使得算法不仅不需要人工设定

Otsu，大津法（最大类间方差）阈值分割。采用分块思想，将一副图像的灰度图分成若干个子图像，对每个子图像进行Otsu阈值分割，再拼接。Matlab2016a

ostu阈值分割matlab代码，基于matlab平台，实现ostu算法的阈值分割，效果满意。

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。