说明：（2） 理解基于各像素值的阈值分割算法，基于区域性质的阈值分割算法, 基于坐标位置的阈值分割算法；软件编程实现利用基于各像素值的阈值分割算法进行图像分割，要求完成如下内容：包括极小值点阈值、最优阈值、迭代阈值，基于最大方差的阈值，基于最大熵的阈值等方法，利用之实现图像分割，这里的图像可以针对核磁共振图像

说明：图形分割，canny算子的区域生长阈值分割

说明：可以应用graythresh还获取图像的阈值，应用该阈值可以为图形进行阈值分割，达到很好的分割效果

说明：2维直方图熵阈值算法，能对图像进行很好的阈值分割，希望对大家又帮助

说明：图像的自动多阈值分割，可以进行灰度图像的自动分割。

说明：图像的自动阈值分割，在图像处理时非常实用，简单方便

说明：最佳阈值分割法实现对灰度图像的分割，通过迭代阈值找到最佳阈值后用imbw二值化

说明：这个代码是基于贝叶斯的阈值分割,很有用的

说明：图像阈值分割，包括：直方图门限选择、半阈值选择和迭代阈值。图像边缘提取，包括：轮廓提取、边界跟踪和区域增长

说明：VC++实现的图像分割的多种常用方法，有并行边界分割、边界跟踪、阈值分割等。

说明：基于阀值的阈值分割：由灰度直方图可以看出谷值即是阀值，然后分割出来目标图像。

说明：此原码包含两部分：标识物体测量面积和周长，阈值分割和轮廓提取。

说明：阈值分割和轮廓提取，数字图像处理常用算法，实现阈值分割和轮廓提取

说明：图像阈值分割是图像理解的关键一步，做好了阈值分割，才能更好的实现图像特征提取和特征匹配。

说明：通过遗传算法选择道路图象分割的最佳阈值,阈值的选择采用最大类间方差的办法,程序运行结果达到相当理想的效果

说明：关于阈值分割的多种算法及其应用。其中有多阈值分割法，自适应模糊阈值分割 及其一些在红外图片上的应用

说明：基于高斯金字塔算法的分割程序。可以手动调整分割阈值，以达到需求的效果。

说明：otsu自适应阈值分割OTSU算法也称最大类间方差法，是图像分割里基于点的全局阈值选取方法中的一种，诞生于1978年，作者是Otsu。这种方法以其计算简单、稳定有效，一直广为使用，至今仍在matlab的图像处理工具箱里作为灰度图像单阈值自动选取的标准算法

说明：本文章主要讲了阈值的分割，还有阈值分割的改进算法

说明：使用迭代法进行全局阈值分割的VC++的实现,可以使用

说明：图像分割算法，包括阈值分割（固定阈值、迭代阈值、一维最大熵阈值）、边缘分割、轮廓分割

说明：应用matlab进行图像的边缘检测和基于直方图的阈值分割的简单程序及分析过程

说明：迭代最佳阈值分割——初始阈值选取为图像的平均灰度T0，然后用T0将图像的象素点分作两部分，计算两部分各自的平均灰度，小于T0的部分为TA，大于T0的部分为TB 计算,将T1 作为新的全局阈值代替T0，重复以上过程，如此迭代，直至TK 收敛，即TK＋1 ＝TK

说明：包括运动目标检测、各种边缘检测模板算子，以及4种二值化方法，和阈值分割。

说明：模糊图像阈值分割的代码，基于模糊最大entropy

说明：基于贝叶斯分类算法的图像阈值分割 迭代最佳阈值分割算法 matlab7.0环境运行无误

说明：图像分割阈值选取技术

说明：自适应动态阈值分割 matlab实现，example： i=imread（ xxx ） thresh-tool(i)

说明：自己写的双阈值分割算法，可以用在多个场合