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001
- 人体脑图像分割技术研究a. 对原始的二维医学图像进行滤波，封装成三维体数据。 b. 采用合适的多阈值分割方法得到合适的双阈值，对三维体数据进行二值处理，得到分割出的三维人脑图像。 c. 对得到的三维人脑二值图像进行数学形态学操作，并利用种子填充进行区域修整，得到较好的三维人脑分割结果，并给以三维显示。
ostu
- 实现OSTU算法，获取图像前后景的阈值分割图像，不适合图像中文字区域提取
detectchar01
- 针对发票号码进行预处理，定位，阈值分割，然后用神经网络对数字进行识别，
CTPKontrolle(08.03.12)
- 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
two
- 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。
leijian
- 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
LineTrans
- 用于汽车车型的识别，功能主要有：灰度化、hough变换、阈值分割、小波变换、中值滤波、边缘检测等一系列功能。
RAG
- 包含区域增长算法 区域合并算法 和阈值分割算法
graythresh_n
- 自己写的双阈值分割算法，可以用在多个场合
threshold
- 本程序段主要应用在数字图像处理中的自适应阈值分割，在指纹图像预处理中有较好的效果。
Segment
- 阈值分割，直方图，闭操作和开操作，边界跟踪
thresh_tool
- 自适应动态阈值分割 matlab实现，example： i=imread（ xxx ） thresh-tool(i)
bb
- 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
fcmthresh
- 模糊图像阈值分割的代码，基于模糊最大entropy
Brightness
- 图像灰度增强处理。主要是二值化，阈值分割，线性灰度变化。
Imagepro_4
- 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。
leijianfangchayuzhifenge
- 类间方差阈值分割是在最小二乘法原理基础上推导出来的,其基本思路是将直方图在某一阈值处理分割成两组,当被分成的两组的方差为最大时,决定阈值。
diedaizuijiayuzhifenge
- 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
matlab
- 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
Prewitt2008
- P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 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 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象