割方法。

全局阈值当仅依赖于函数，换言之，仅依赖于灰度级值以及计数值仅涉及像素性质，这种阈值处理技术被称为全局阈值。

局部阈值如果阈值取决于，和这称为局部阈值分割。

该方法将原始图像分割成若干子区域，并对每个子区合理选择不同阈值。

最大类间方差法是全局阈值法，它只依赖于图像灰度值。

最大类间方差法是由学者于年提出。

最大类间方差法是全局阈值选择方法，正式因为它简单和有效性才得以广泛应用。

最大类间方差法在运行前需要计算灰度直方图。

然而，由于在维，只考虑灰度级信息，它不给更好分割结果。

因此量级增加，最大类间方差法将花费时间用于多级阈值选择。

各种最大类间方差算法简介基于改进最大类间方差算法图像分割在这里，作者描述了维最大类间方差算法。

这种算法被广泛使用由于它简单计算和稳定性。

这里算法仅仅工作在图像灰度值。

维算法只考虑像素灰度级信息，而不考虑象素空间邻域信息，所以它是难以得到满意分割结果。

当目标与背景全局分布变化很广时，此算法失效。

此外，它提供了良好分割效果，但是当两个类非常不平等时，效果很差。

本文作者提出了种基于熵新方法，给出了比维最大类间算法更好效果。

比较研究图像分割算法在这里，对主图像分割算法进行了评价，并给出了图像分割算法些有价值特性。

作者们把最大类间方差算法列基于区域分割算法阈值区域。

另外最大类间方差阈值算法复杂度率非常高，处理速度非常慢。

其分割算法分割结果稳定性还是不错。

在这里，为了提高算法性能，还结合它与其他算法。

基于改进直方图最大类间方差算法阈值在这里，作者提出了种快速最大类间方差算法基础上改进直方图，减少维和二维最大类间方差算法高计算复杂度。

在该算法二维直方图投影到对角线，然后应用到二位最大类间方差上直方图以找到最佳阈值。

为了评估算法实际性能，笔者应用椒盐噪声和高斯噪声在图像上。

实验结果表明，它大大提高了阈值速度，并具对于椒盐噪声图像有更好抗噪声性能，但对于高斯噪声图像没有给出好结果。

最大类间方差算法和均值方法在本文中，它指出最大类间方差法在多阈值目标函数是相当于均值算法。

它们都是基于最小化类内方差相同标准。

另外，大津法适用于全局阈值而均值是指在本地阈值法工作。

大津方法运行前需要计算灰度直方图。

而均值不需要在运行前计算灰度直方图。

这两种方法产生良好分割结果，但均值相较于大津法提供更好结果。

大津方法需要较多时间，并增加了算法复杂性。

方法比较分析表比较各种最大类间方差方法。

论文方法分割结果局限性基于改进直方图阈值改进直方图好该算法提供了更好结果对于盐椒噪音，但对于高斯噪声效果并不好在图像分割算法比较研究全局阈值好稳定高复杂性低处理速度最大类间方差和均值全局最优阈值好增加复杂性和时间基于改进最大类间方差算法图像分割熵稳定当目标图像全局分布和背景差异很大，性能下降。

本文对各种最大类间算法图像分割了进行研究。

所述算法已被广泛使用由于它简单性。

此处，关于实施最大类间方差算法相对于它们方法结果和局限不同方式进行了比较分析比较。

致谢感谢教授，计算机工程系主任，他宝贵知识和支持，并给我们知道正确道路。

参考文献，速过渡不同区域之间像素在强度和被提取和链接形成封闭对象边界来解决图像分割。

其结果是个二进制图象。

基于该理论有两个主要基于边缘分割方法，灰度直方图和梯度方法。

根据组预定义搜索标准分割图像到类似于区域。

基于区域划分成像素连接类似区域。

每个区域中象素是具有相同些特征或计算性能，如颜色，强度和或纹理。

这就有不同类型区域像是阈值分割，区域增长区域划分和合并。

阈值是在图像分割应用中个重要技术。

阈值基本思想在灰度分布基础上，选择个最佳灰度阈值把感兴趣目标从图片背景中分离出来。

虽然人类可以轻松从复杂背景和图像中区分它们，然而对图像阈值是个艰巨任务将它们分开。

图像灰度直方图通常被视为图像阈值算法开发有效工具。

创建二进制图像阈值分割，如果像素低于个阈值所有像素为零，高于个阈值所有像素为。

如果，是，在全局阈值个阈值版本，它可以被定义为中文字，单词，英文字符出处最大类间方差算法图像分割综述，摘要图像分割是数字图像处理基本方法。

在所有分割方法中，最大类间方差法由于它简单性使它成为最成功图像阈值计算方法之。

最大类间方差法是自动阈值选择区域分割基础方法。

本文研究了各种最大类间方差算法。

关键词图像处理，最大类间方差算法，分割，阈值引言图像分割在图像分析中是最基础并且是最困难部分。

图像分割是图像处理中个重要组成部分。

在计算机视觉中，图像分割是将图像分割成有意义区域或目标个过程。

图像分割有许多应用，如肿瘤或其他疾病定位，测量组织体积，计算机指导手术，治疗计划，解剖结构研究，卫星图像定位和指纹识别等等。

图像分割细分成其组成区域或对象。

图像分割方法被归类于两个属性不连续性和相似性。

基于这特性图像分割归类为基于边缘分割和基于区域分割。

这种基于像素不连续性分割方法称为边界或边缘技术。

基于边缘分割方法尝试通过检测边缘，或有快速过渡不同区域之间像素在强度和被提取和链接形成封闭对象边界来解决图像分割。

其结果是个二进制图象。

基于该理论有两个主要基于边缘分割方法，灰度直方图和梯度方法。

根据组预定义搜索标准分割图像到类似于区域。

基于区域划分成像素连接类似区域。

每个区域中象素是具有相同些特征或计算性能，如颜色，强度和或纹理。

这就有不同类型区域像是阈值分割，区域增长区域划分和合并。

阈值是在图像分割应用中个重要技术。

阈值基本思想在灰度分布基础上，选择个最佳灰度阈值把感兴趣目标从图片背景中分离出来。

虽然人类可以轻松从复杂背景和图像中区分它们，然而对图像阈值是个艰巨任务将它们分开。

图像灰度直方图通常被视为图像阈值算法开发有效工具。

创建二进制图像阈值分割，如果像素低于个阈值所有像素为零，高于个阈值所有像素为。

如果，是，在全局阈值个阈值版本，它可以被定义为，阈值化操作被定义为，在该式中，代表阈值函数，是点，灰度值表示该点些局部属性，如集中在点，邻域平均灰度值。

基于此，有两种阈值分割方法。

全局阈值当仅依赖于函数，换言之，仅依赖于灰度级值以及计数值仅涉及像素性质，这种阈值处理技术被称为全局阈值。

局部阈值如果阈值取决于，和这称为局部阈值分割。

该方法将原始图像分割成若干子区域，并对每个子区合理选择不同阈值。

最大类间方差法是全局阈值法，它只依赖于图像灰度值。

最大类间方差法是由学者