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基于直方图的自适应阈值二值化
基于直方图的自适应阈值二值化
二值化
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2014-12-27
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基于直方图的灰度图二值化程序，可以针对图片，自动寻找一个合适的阈值进行二值化，自己编写的，基于Matlab的程序。
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W1_基于直方图的自适应阈值分割_w1.mhtseo_直方图阈值_
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a）实验图像见文件夹 Segmentation_data；b）设定三个不同阈值，直接观察分割结果;c）利用统计直方图，得到一个自适应的阈值，再观察实验结果；d）以报告形式（pdf 格式）阐述对所采用的基于直方图的自适应阈值法、实验结果以及对实验结果的分析。
Binarization.rar_retinex_retinex算法_分块otsu_缺陷_自适应二值化
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图像二值化是建立在物体和背景可以区分的基础上的，如亮度色调等不同，从而我们根据这些已知信息分出前背景。而一般的全局二值化如用Otsu方法获取最优阈值的方法，都是建立在图像前背景亮度有一定差距的基础上的，即图像直方图有双峰结构。 如果对于一幅亮度不均匀的图像这种方法就不适用，解决的方法可以把图像根据整体亮度变化来分成若干小区域，而各区域的直方图中有两个峰，这样就能自适应得时整幅图都比较好的二值化。
自适应二值化阈值
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基于直方图的自适应二值化阈值，基于c#编写。
二值图像基于局部自适应的阈值
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基于图像的预处理，对图像进行局部的二值图像，有较好的适用性
阈值的概念：利用图像的直方图，可以决定一个阈值，将灰度图像转换为二值图像。-matlab开发
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该代码是不言自明的。
自适应门限法图像二值化(matlab)
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自适应门限法图像二值化。采用Ostu法（最大类间方差法）自动确定最佳阈值。同时也适用于光照不匀的图像，先将其分成几个部分，分别阈值化。效果非常好！！
图像自适应二值化MATLAB程序
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图像自适应二值化MATLAB程序，阈值根据统计来定。
利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景
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利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景 a）设定三个不同阈值，直接观察分割结果； b) 利用统计直方图，得到一个自适应的阈值，再观察实验结果； c) 以报告形式（word）阐述对所采用的基于直方图的自适应阈值法、实验结果以及对实验结果的分析。具体格式不限，但条理要清晰
常见图形形态学算法--灰度直方图统计，均值滤波，迭代阀值选取
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对图像进行灰度直方图统计，对图像进行3*3均值滤波处理，对图像进行迭代阀值选取
Doxa:用于以C ++编写的带有JS和Python绑定的图像二值化的本地自适应阈值框架。 实施中
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ΔBF是主要针对局部自适应阈值算法的图像二值化框架。 用英语来说，这意味着它可以将彩色或灰度图像转换为黑白图像。 它是用C ++编写的，但支持多种语言绑定。 演算法 大津-“从灰度直方图中选择阈值的方法”，1979...
基于自适应阈值的虹膜分割算法研究
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为此，提出了一种自适应的虹膜分割算法：用自适应阈值对图像进行二值化，通过一阶中心矩计算瞳孔中心点的位置，进而分割出瞳孔；对原图像进行直方图均衡化，以瞳孔中心为圆心，用不同角度和不同半径的扇形对图像进行...
工业电子中的指纹图像二值化处理方法的改进方案
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自适应阈值法
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自适应二值化，能有效克服光照不均干扰 opencv 基于vs2010
13种基于直方图数据的图像二值化方法.pdf
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13种基于直方图数据的图像二值化方法， 图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但如同其他图像分割算法一样，没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。
对灰度图像进行直方图绘制，利用outs法和迭代法进行阈值的自动选取，matlab
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基于直方图的阈值分割的matlab实现十分简洁，效果也不错。
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自适应阈值分割代码
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一个基于opencv的自适应阈值分割代码 可以使用滑动条来调节分割阈值
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直方图阈值双峰法的matlab程序及结果。非常简单的一个小课件。
C# 图像二值化，C#完全图像处理算法
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诶咦咦
2018-04-12
是可用的需要小改一改
qq_27585925
2018-04-13
算法是常见算法，可以编译，要是算法更先进一些就好啦
大指挥官
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