迭代最佳阈值分割

资 源 简 介

迭代最佳阈值分割——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计算，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，即TK＋1 ＝TK

详 情 说 明

迭代最佳阈值分割是一种图像处理方法。首先，选择初始阈值为图像的平均灰度T0。然后，使用T0将图像的像素点分为两部分，分别计算两部分的平均灰度。小于T0的部分被标记为TA，大于T0的部分被标记为TB。接下来，将T1作为新的全局阈值代替T0，并重复以上过程。通过迭代的方式，不断更新阈值，直至达到收敛条件，即TK+1=TK。