阈值分割

2017-基于非支配排序鲸鱼优化（NSWOA）算法的多阈值图像分割（Otsu 法 + 最大熵法 + 最小交叉熵）（中文核心、SCI 四区可选）《Non-Dominated Sorting Whale Optimization Algorithm (NSWOA): A Multi-Objective Optimization Algorithm for Solving Engineering Design Problems》是由 Pradeep Jangir 和 Narottam Jangir 于 2017 年发表在《Global Journal of Researches in Engineering: F Electrical and Ele

2004-基于多目标粒子群（MOPSO）算法的多阈值图像分割（Otsu 法 + 最大熵）（中文核心、SCI 四区可选）《Handling Multiple Objectives With Particle Swarm Optimization》是由 Carlos A. Coello Coello、Gregorio Toscano Pulido 和 Maximino Salazar Lechuga 于 2004 年 6 月发表在《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》上的一篇论文。该论文针对传统的粒子群优化算法无法直接处理多目标优化问题》，提出了一种多目标粒子群优化方法

2004-Image thresholding using Tsallis entropy注：博主并非旨在对针对文章中提及论文的实验设计、数据及结果进行逐一还原，而是针对其核心方法论或关键创新点，通过自行设计的实验流程进行验证与探索。若是完整的论文复现，会进行提前说明。

2018-基于最大类间方差的最大熵图像分割《基于最大类间方差的最大熵图像分割》是由易三莉等人于 2018 年发表在《计算机工程与科学》上的一篇论文。该论文针对图像分割中最大熵算法对目标与背景界限模糊的图像分割效果较好但边缘识别能力差，以及最大类间方差算法边缘识别强但对界限模糊图像分割效果不佳的问题，提出了一种创新的结合方法。核心方法包括三个步骤：首先，应用二维最大类间方差算法对原图像进行初次分割，以有效提取边缘信息；其次，将初次分割结果与原图像通过加权结合，生成边缘增强的结合图像；最后，使用二维最大熵算法对结合图像进行最终分割。该方法还引入了二维

胡乱编胡乱赢

传统图像分割方法：阈值分割、Canny检测它利用图像中要提取的目标与背景在灰度上的差异，通过设置阈值来把像素分成若干类，从而实现目标与背景的分离。阈值分割有以下几种方法：（1）固定阈值分割（2）迭代阈值分割（3）大津法OTSU（4）自适应阈值分割

OpenCV图像阈值分割、二值化在OpenCV中图像总共有5种图像二值化的方法，而在进行图像二值化时最重要的就是确定分割的阈值，阈值确定的方法主要有两类：全局阈值和自适应阈值。而在全局阈值和自适应阈值下面又有很多方法，本文将对这些方法进行详细讲解.

我是有底线的