说明：math 2d otsu program fot test

说明：最大类间方差法原理：最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2 部分。

说明：一种改进的基于Otsu理论的图像分割方法

说明：二维Otsu法图像分割matlab代码，可进行图像分割计算。

说明：基于opencv的，使用Otsu方法对灰度图像进行自适应二值化

说明：OTSU算法的C语言实现，算法简介，测试可用

说明：基于最大类间最大距离比准则的图像分割的matlab代码

说明：图像分割是把图像划分成具有实际意义的互补交迭的区域的集合。在图像分割之前，图像区域的数目未知，而在分割后各个区域同时满足均匀性和连通性的条件，故图像分割是一个复杂的过程，目前大多数研究都是针对某一类型图像或者某一具体应用的分割。图像阈值化分割的基本思想是确定一个阈值，然后把每个像素点的像素值和阈值相比较，根据比较的结果把像素划分为两类，前景(1)或背景(0)。该方法的关键是确定一个最优的阈值。常用的阈值确定方法有直接门限法、类间最大方差法(otsu法)、分水岭算法、最小误差法、最大熵法等。该段代码就是图像的阈值分割。

说明：基于Opencv的otsu自动阈值分割算法

说明： Dimage gray scake binarize udiong otsu algo in linux environment .

说明：包含了21篇二维最大类间方差（Otsu）阈值分割方法的论文，

说明：otsu s thresholding implemented as a function code in matlab

说明：基于opencv2.2的大津法分割，大津法是一种自适应的阈值分割方法，应用较广，按灰度特性，将图像分为背景和目标两部分，是二值化的图像。本代码需要先行安装opencv2.2

说明：基于大津法和迭代法进行图像分割，分割结果较好

说明：Otsu是按照图像的灰度特性，将图像分成目标和背景两部分，背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大。当部分目标错分成背景或者部分背景错分成目标，都会导致两部分的差别变小。因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

说明：基于2维直方图信息的图像最大类间方差分割算法实现，速度较慢，但效果还可以

说明：image_binaryzation.m : 图像二值化主函数，调用otsu、kittler otsu.m : 类判别分类法（otsu全局二值化算法） kittler : 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二值化算法 image_refining.m : 图像细化主程序，调用otsu、refining refining.m : 计算骨架的一种实用方法对图像进行细化 coins.bmp lenna.bmp woman_v7_5.bmp : 原始灰度图片 实验结果文件夹 ： 保存了实验过程中生成的图像和程序流程图

说明：otsu法二值化图像，附源代码，用MATLAB实现。

说明：otsu thresholding method

说明：自己写的OTSU算法, 已经过简化，用于文档处理

说明：大津法对图像进行二值化，实验证明效果很好

说明：采用最小交叉熵，最大熵，OTSU阈值分割

说明：代码1：优化过的Otsu程序，纯C编写 代码2：优化过的中值滤波程序，纯C编写 代码3：快速连通域检测程序，用于团块分析，纯C编写 代码4：MeanShift图像分割程序，纯c编写 代码5：WaterShed图像分割程序，c++编写，可直接运行，看分割效果

说明：图像分割算法,ostu能很好的分割图像,是图像处理中的关键技术

说明：采用otsu算法提取出图像感兴趣区域，并用四叉树对其进行编码

说明：一种改进的基于Otsu理论的图像分割方法，从算法运行速度和分割效果两方面对最大类间方差法进行改进

说明：优化后的OTSU算法，适用于图像分割 适用于二维图像

说明：以背景色提取为基础的一个车牌识别程序，识别率很高

说明：otsu分割 背景分割 輸出波形圖 计算直方图