基于阈值的图像分割方法有哪些
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发布时间：2022-04-22 22:54
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时间：2022-04-28 02:14
主要是三类
1) 基于点的全局阈值方法；
2) 基于区域的全局阈值方法
3) 局部阈值方法和多阈值方法
1）基于点的全局阈值方法
p-分位数法
1962年Doyle提出的p-分位数法是最古老的一种阈值选取方法
迭代方法选取阈值
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，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
直方图凹面分析法
最大类间方差法
熵方法
最小误差阈值
矩量保持法
模糊集方法
2) 基于区域的全局阈值方法
二维熵阈值分割方法
简单统计法
直方图变化法
松弛法
3) 局部阈值方法和多阈值方法
局部阈值（动态阈值）
阈值插值法
水线阈值算法
多阈值法 基于小波的多域值方法 基于边界点的递归多域值方法 均衡对比度递归多域值方法
