文件名称：自动阈值：如何找到一个好的默认阈值？-matlab开发
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更新时间：2024-06-21 15:04:26
matlab
Dhanesh Ramachandram 于 2003 年 3 月发布了相同的算法。 这种选择阈值的迭代技术是由 Ridler 和 Calvard 开发的。 直方图最初使用起始阈值（例如 0 = 2B-1，最大动态范围的一半）分割成两部分。 计算与前景像素关联的灰度值的样本平均值 (mf,0) 和与背景像素关联的灰度值的样本平均值 (mb,0)。 现在计算新的阈值 1 作为这两个样本均值的平均值。 基于新的阈值重复该过程，直到阈值不再改变。 （引自http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/frames/fip-Segmenta.html ） 来自 Dhanesh Ramachandram 的 m 文件的新功能： - 不必将图像重新缩放为 uint 数组。 例如，该算法适用于负强度。 跑步： vImage = Image(:); [n xout
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