说明：二维otsu法的灰度图像分割，采用经典阈值分割算法。

说明：基于Otsu准则的运动目标检测与识别,用MATLAB实现的！

说明：包含三个功能的演示。直方图，otsu算法，计算灰度中值。最后统计0像素占的比例。 float getMeanValue(IplImage* image) //灰度均值 int getMedian(IplImage* image) //灰度中值 void otsu (IplImage *image) //大律法阈值分割

说明：Otsu分割Otsu分割Otsu分割Otsu分割Otsu分割

说明：Buku ini menjelaskan tentang otsu thresholding.

说明：OTSU局部算法，分割前景和背景，挺好的

说明：申铉京等提出三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法。通过重建三维直方图，减弱了噪声干扰，将三维直方图区域划分由八分法改为二分法，使得阈值搜索的空间维度从三维降低到一维。

说明：吴一全等采用灰度级-梯度级构建二维直方图，并提出快速迭代算法。改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法。

说明：Otsu method manual implementation in matlabe

说明：利用opencv做的关于otsu算法的目标识别程序，其实别主要基于颜色

说明：OTSU法分割图像，库函数和自编程序两种方法

说明：图像处理方法中基于最大类间方差的OTSU算法，最后得到的thresholdValue即为所求的分割阈值。

说明：【原创】采用背景差分法、大津法、LBP阴影消除等方法，实现画面有效分割的程序。

说明：opencv大津法阈值分割，很不错的资料，共享一下，和大家共勉！

说明：这是我读“图像识别与人工智能”研究生是，在实验室做图像处理与跟踪实验所用的框架程序。里面已经包含了如下函数模块： 图像显示：单幅图像显示，连续文件名的序列图像显示，SRC（纯数据图像文件）序列图显示 图像滤波、增强：均值滤波，灰度拉伸，图像减背景并拉伸 图像分割：自适应门限阈值分割，基于梯度的分割，基于最大熵的分割，OTSU分割， 图像加噪：图像加入随机噪声，序列图加噪声 图像轮廓：轮廓提取（只能对0-255二值图），轮廓跟踪（只能对0-255二值图）， 其他：图像差分，腐蚀，膨胀 说明：因为是实验室做实验用的，所以界面做的很简单，大家多多谅解。但内容还是听丰富的，既有师兄师姐们积累的成果，也有我的两年经验。各函数都有很详细的中文注释，希望能给大家带来帮助，少走弯路。

说明：图像的二维福利叶变换，利用matlab变成实现了二维福利叶变换，代码优化

说明：使用大津法选定二值化阈值，并对彩色图像做二值化处理

说明：迭代法 OTSU法和局部阈值分割的matlab实现，测试可用

说明：实现最小交叉熵 最大熵 OTSU算法的小程序 简单实用

说明：该文件夹中有四个matlab文件，说明如下： binariztion.m: 二值化主程序，分别调用下面三种二值化算法。 otsu.m: 表示otsu全局二值化算法。 kittlerMet.m: 表示kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二值化算法。 niblack.m: 表示niblack局部二值化算法。 coins.bmp: 原始灰度图片。 coins_bw_otsu.bmp: otsu全局二值化结果。 coins_bw_kittler.bmp: kittler 最小分类错误全局二值化结果。 coins_bw_niblack.bmp: niblack 局部二值化结果。

说明：经典的二维otsu VC++代码，经过测试

说明：canny边缘检测的matlab实现，用到了基于Otsu算法的自适应阈值选取

说明：阈值分割法，亦即为OTSU，进行灰度图像的阈值分割

说明：应用遗传算法对传统Otsu算法进行优化实现灰度图像的阈值分割。给出了c++的源程序。

说明：基于遗传算法的最大类间方差法对图像进行分割（OTSU）。

说明：基于Otsu技术的图像阈值分割技术，代码简单易懂

说明：运用ostu算法实现对图像的分割，效果很好

说明：本算法利用遗传算法根据otsu原则迭代计算得到图像的最优分割阈值。 使用了opencv库。

说明：本程序给出了使用OTSU算法分割图像，效果较好。

说明：一种简单那的Otsu阈值分割方法，挺好用的。