说明：包含区域增长算法 区域合并算法 和阈值分割算法

说明：图像分割是图像处理这门学科中的基础难题，基于阈值的分割则又是图像分割的最基本的难题之一，其难点在于阈值的选取。事实证明，阈值的选择的恰当与否对分割的效果起着决定性的作用。由于阈值选取对图像分割的基础性.

说明：类间方差阈值分割是在判决分析最小二乘法y原理基础上得出的，其算法比较简单，是一种可行的阈值选取方法

说明：双峰法是一种简单的阈值分割方法，即如果灰度级直方图呈现明显的双峰状，则选双峰之间的谷底所对应的灰度级作为阈值分割。

说明：两种阈值分割算法，一种是 ostu算法，另一种算法，对ostu算法进行改进，可以对双峰值图像分割，效果有很大改善

说明：最大最小法对灰度图像基于区域的阈值分割-image

说明：摘 要 该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下，灰度均值直方图的最佳模糊划分 参数来确定两个模糊集 和 ，图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用 的模糊熵定义适应度函数， . / 01234 采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括，给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的 改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明，该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近，而计算时间还没有用 到二维模糊熵算法的一半。

说明：本程序使用水线阈值分割算法实现对图像的分割，效果不错

说明：通过阈值实现图象的分割提取，用ＶＣ编写，性能可靠

说明：针对分水岭算法存在的过分割问题以及VCH-F1切片图像的特点，提出一种能够有效消除局部极小值和噪声干扰的自动分割方法。首先比较彩色分量梯度图，选择分量图像的梯度信息，达到有效提取图像边缘信息的目的；然后提出基于多阈值分割的方法消除无效梯度信息；最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果证明，通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭算法处理，即使不进行区域合并也能达到很好的效果。

说明：用于实现加了噪声的灰度图像阈值分割的一维最大熵方法，matlab源程序

说明：用于实现灰度图像阈值分割的二维最大熵方法，matlab源程序

说明：用于实现灰度图像阈值分割的一维最大熵方法，matlab源程序

说明：用于实现灰度图像阈值分割的一维otsu方法，matlab源程序

说明：灰度图像阈值分割，用二维otsu方法实现的matlab程序

说明：大津法由大津于1979年提出，对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0， 平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1

说明： 图像分析与检测API函数库：- 图像阈值分割运算- 图像加减运算- 图像水平投影- 图像垂直投影- 图像模板匹配运算

说明：基于直方图的多阈值分割可以求出三个阈值，适合CT图像分割

说明：利用图象分割的算法对图象进行阈值分割和轮廓提取，并且包含物体测量面积周长

说明：通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影 像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像 进一步使用形态开运算去除细小噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割 接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息 最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽的道路中心线信息

说明：ostu图像分割阈值算法,对Ostu图像分割最优阈值进行优化处理，极大缩短了搜索图像阈值计算时间，与传统的枚举法Otsu方法相比,在计算时间上具有显著的优点。

说明：VC图像处理大全，包含阈值分割，二值化处理，图像增强，正交变换，几何变换等。

说明：用遗传算法实现图像阈值分割，文件中包含word档的说明，很详细

说明：matlabBank-Based Kalman Filtering Technique for] - A Filter-Bank-Based Kalman Filtering Technique for Wavelet Estimation and Decomposition of Random Signals.pdf [DIP_dg.rar] - JPEG图像压缩像素之扫描方法之一（zigzag scan）这是用的循环法 [imagethreshold.zip] - 老外编写的阈值分割代码,非常的好,强烈推荐下载 [contour.rar] - 利用OpenCV进行轮廓提取，很好用！对于初学openCv的人来说是个很好的入门例程 [lu.rar] - 路径识别

说明：包含了hough变换 阈值分割 轮廓提取和跟踪 模板匹配等

说明：VC++图像处理，图像分割程序，包括面积周长测量及阈值分割等程序。

说明：基于最大类间方差准则的阈值分割算法。其基本思想是对像素进行划分，通过划分得到的各类之间的距离达到最大，来确定合适的门限。

说明： 基于肤色的人脸检测方法，包括肤色模型建立和肤色分割过程两大部分内容。在比较了颜色空间和两种模型后，选择了在 YCbCr 空间建立高斯模型。输入图像经过相似度计算、阈值分割、最后得到人脸区域。

说明：P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解