阈值算法

MinCEP是一个使用最小交叉熵进行阈值选择的函数，用于处理2D灰度图像中的非空白空间。该算法根据图像的最小和最大强度计算出ILow和IHigh图像，并输出MinCEP选择的阈值。该实现基于Brink和Pendock的论文，提高阈值选择的精度和效率。例如，您可以使用该函数处理包含轮胎图像的示例：img = imread('轮胎.tif'); [ILow, IHigh, T] = minCEP(img);

基于 Otsu 的双阈值算法，用起来还挺顺手的，尤其是你想搞点图像分割的时候。阈值自动算，效果也比较稳，不用你手动去调来调去。文件是个.fig图形格式，用 MATLAB 打开就行，图也清晰，调试起来方便。这个资源的思路也蛮清楚：先跑一次 Otsu 算一个初始阈值，再来个上下浮动，得到两个阈值，刚好适合做背景+前景+中间灰的那种分割场景。比单阈值更灵活一点。如果你也在研究类似的算法，像是贝叶斯、双峰直方图这些，那你可以顺手看看这些相关资源，思路蛮接近，换个角度也挺有意思的：【图像分割】基于贝叶斯算法阈值图像分割 MATLAB 代码图像分割：基于双峰直方图阈值的 MATLAB 实现基于 Otsu

基于matlab平台，详细介绍了ostu阈值分割算法的实现过程和效果评估。

小波复合阈值新算法展现出卓越性能。该算法利用小波域内谱线和噪声的不同相关特性，提出了一种新的小波域复合阈值去噪方法。首先对小波系数进行NeighShrink阈值处理，然后进行二值化处理，并引入横向和纵向相关性指数来辅助每个小波系数的决策，确保去噪效果。多重判据得到的决策系数有效地克服了传统方法的缺陷，不仅有效去除大脉冲噪声，还保留了信号细节。实验结果验证了该方法的有效性。

这段代码是使用Matlab编写的，专门用于二维图像分割。它采用最大类间单阈值分割算法，通过对图像进行处理，能够产生令人满意的分割效果。

利用MATLAB实现基于免疫遗传算法的单阈值图像分割方法，该方法在处理图像分割问题中显示出了显著的潜力和效果。

输入一幅灰度图像，输出其阈值，采用ISODATA算法进行处理。

该项目利用Matlab实现了基于CPSOGSA算法的图像多阈值分割。CPSOGSA算法作为一种优化算法，能够有效地搜索最佳分割阈值，从而实现对图像的精准分割。

otsu算法是一种用于自动确定图像阈值的方法，特别适用于具有双峰直方图（即具有两个明显不同区域的图像）。该算法通过分析图像的灰度直方图，找到最佳的阈值，以便有效地分割图像。

多阈值图像分割是一种高效且普遍适用的彩色图像处理方法，相较于单阈值方法，能更精确地处理信息丰富的图像。提出了一种基于改进北方苍鹰优化算法的新型多阈值图像分割方法。通过引入立方混沌优化和透镜成像反向学习策略，扩展了算法的搜索范围和种群多样性，显著提升了分割精度和算法的收敛速度。实验结果表明，在多阈值彩色图像分割领域，该方法优于传统的GWO、PSO和ChOA算法，取得了优秀的图像分割效果。