基于matlab的单阈值分割方法

为了实现对细胞图像的有效分割，提出了一种自适应的图像分割算法。该算法首先将整幅图像分为若干子块；然后计算每个子图像的梯度直方图，对每幅子图像进行Otsu分割；最后还考虑图像中噪声的影响，采用形态学噪声

为了实现图像的有效分割，提出了一种自适应多阈值图像分割方法，能够自动获得最佳分割阈值数目和阈值。该方法对灰度直方图进行合适尺度的连续小波变换，将小波变换曲线中幅值为负的波谷点构成阈值候选集；再应用免疫

激光主动成像雷达与被动红外成像器相比,显著优势是能提供三维几何距离像,可获知视场内多目标的空间位置信息,这极大降低了多建筑物复杂场景目标提取算法的复杂度。利用自研的条纹管激光成像雷达,获取多组复杂场景

图像是人类感知世界的视觉基础,然而在人类通过视觉获取的大量图像信息中,并不是所有的信息内容都是我们所需要的,所以需要把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。本文对图像分割方法进行了研究,给出了一种

针对常规二维最佳熵法计算复杂,运行时间长,收敛性差等不足,提出基于改进遗传算法的二维最佳熵阈值分割方法。通过对选择、交叉、变异等因子的优化设计,使阈值搜索的鲁棒性与收敛性有了很大改善,并对图像的分割效

利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景a）设定三个不同阈值，直接观察分割结果；b)利用统计直方图，得到一个自适应的阈值，再观察实验结果；c)以报告形式（word）阐述对所采用的基于直方图的自

在图像处理与目标识别中广为应用的阈值法是图像分割的一种重要方法，因此如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法，把图像的一维灰度直方图的灰度级L和对应灰度级L的概率P视为二维平面上的

在工业实践中,成像环境恶劣且难以控制,导致图像复杂。对复杂成像条件下的图像实施分割并不容易,针对这一问题,结合Tsallis相对熵及高斯分布提出一种新的图像阈值分割方法。该方法运用高斯分布拟合分割后图

虹膜分割是虹膜识别必不可少的过程,目前虹膜分割算法一般都是采用固定阈值对图像进行二值化,然后通过Hough变换检测圆的方法。虹膜颜色相对较浅,这样的方法不仅需要合理的输入参数,而且无法通过二值化方法分

基于贝叶斯的图像阈值分割，希望对大家有用