图像自适应阈值分割

图像的阈值分割方法研究 仅供课程设计使用。

使用寻求最优阈值的方法，找到最佳的图像二值化分割的临界点灰度值

图像分割的阈值法综述

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涉及多个简单的对比度增强算法以及阈值分割算法，自己编写，敬请谅解，比较简单，包含形态学处理

通过OPENCV处理果实图像，完成图像中果实的识别，基于颜色空间的阈值分割

迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值

详细的大津阈值分割方法，有注释，可以看懂

本文旨在通过收集基于阈值的图像分割方法的相关资料,分析各种分割算法的优缺点，运用MATLAB工具对各种阈值分割算法进行了研究，然后得出分析结论，以此确定多种分割方法的特点和应用范围。

图像的模糊阈值分割算法的设计与实现，主要应用了OTSU，遗传算法