Boykov提出的交互式图像分割方法源代码
采用高斯混合模型（GMM）来估计图像灰度值的空间坐标概率分布,再在二阶Renyi熵的基础上构造目标熵函数，在图像灰度范围内搜索各个灰度级别的坐标集合,使此目标熵函数最大的灰度值作为最佳分割阈值。实验结
现有的 Arimoto 熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高. 为此,文中提出了一种二维 Arimoto 灰度熵阈值分割的快速迭代算法. 首先,提出了一维 Ari
熵最大化的图像增强研究，王豪，胡东红，图像增强是将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关注的特征，抑制非关注的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和
基于最大类间方差法的图像分割系统的设计与实现，很多同学都是这样用的，我同学推荐给我的
最大类间方差法 图像分割 ，源码 ，带注释，并且介绍了其原理
图像二值化处理所需的阈值的选取，此次采用最大熵作为分割的阈值。
最大熵方法的matlab程序，算例来源于《结构可靠性灵敏度分析》一书中，希望可以提供给大家一些帮助，彼此交流一下，谢谢！
最大熵模型(maximumentropymodel，MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵
这篇文章是基于http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx/?id=7707219的论文，结合自己的理解简化重写后的，最大熵模型的例子、推导、求解和实现。 来源网络，如有
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