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

是关于HCM和FCM的图像分割效果比较的matlab源代码程序，有比较的结果。-It is about image segmentation comparison based on HCM and FCM, a matlab code.

Matlab code for the Schmidt HMM-based heart sound segmentation. An example of the implementation of this code can be found in “run_Example_Schmidt_scr ipt.m”. This code is derived from the paper: S. E. Schmidt et al., "Segmentation of heart s