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背影
阈值分割
基本定义
优缺点
粒子群改进的阈值分割
效果图
结果分析
展望
参考
背影
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。
阈值分割
阈值分割的定义
阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，原理是把图像像素点分为若干类。图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
技术参数
基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类。
常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征。
设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则f(x，y)中找到特征值T
阙值分割基于matlab粒子群算法自适应多阈值图像分割含matlab源码1459期(代码片段)
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图像分割基于matlabkmean聚类分水岭oust粒子群算法优化脂肪肝图像分割含matlab源码2277期
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图像分割基于matlab粒子群算法优化模拟退火算法图像分割含matlab源码2020期
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图像分割基于matlab粒子群算法优化模拟退火算法图像分割含matlab源码2020期
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图像处理基于matlab压缩系数的粒子群和重力搜索算法图像的多级阈值分割含matlab源码1888期(代码片段)
...成果。一般而言，目前使用的图像分割方法可概括为基于区域的方法、基于边界的方法、基于聚类的方法以及基于阈值的 查看详情
优化预测基于matlab粒子群算法优化bp神经网络预测含matlab源码f003期
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优化预测基于matlab粒子群算法优化bp神经网络（多输入多输出）含matlab源码1418期(代码片段)
一、粒子群算法及BP神经网络简介由于BP神经网络在应用过程中初始权值和阈值随机选取,容易出现局部收敛极小点,从而降低拟合效果,为了解决这个问题,采用PSO优化BP神经网络(PSO-BP)算法的初始权值和阈值,解决局部极小点问题,提... 查看详情
图像分割基于matlab粒子群算法和ostu和分水岭和k-means脂肪肝水平识别含matlab源码2397期
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三维装箱基于matlab粒子群算法求解三维装箱优化问题含matlab源码950期
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matlab基于混合粒子群算法的tsp搜索算法matlab优化算法二十(代码片段)
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预测模型基于matlab粒子群算法预测含matlab源码1326期
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优化选址基于matlab改进的粒子群算法求解充电桩选址优化问题含matlab源码1964期(代码片段)
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优化覆盖基于matlab粒子群算法求解传感器覆盖优化问题含matlab源码1493期(代码片段)
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优化算法基于matlab量子粒子群算法求解单目标优化问题含matlab源码2203期
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优化算法基于matlab融合飞行机制的粒子群优化算法含matlab源码1924期(代码片段)
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优化求解基于matlab遗传算法结合粒子群算法求解单目标优化问题含matlab源码1659期(代码片段)
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