在训练过程中计算阈值保持的测试图像阈值

利用 Otsu 方法通过最大化类间方差计算图像的全局阈值，将图像二值化处理。

matlab开发-RidlerCalvard图像阈值处理。应用Ridler-Calvard算法进行图像阈值处理，利用先进的技术提升图像质量。

BP 网络的训练过程，最怕的就是调来调去没效果。下面这几个资源，真的是蛮靠谱的，适合你想快速搞懂或者拿来改的场景。代码清晰、思路完整，适合初学者也适合老手临时用一用。BP 神经网络的结构其实不难，输入层、隐藏层、输出层那一套，难的是调参和收敛速度的问题。这篇对整体机制讲得比较细，顺着思路一步步走，容易上手。 你要是像我一样懒得从头搭，直接去看MATLAB 代码示例，不少地方还能直接改数据就跑了，挺方便的。尤其是训练误差那块的展示，效果图直观，能节省不少调试时间。 嗯，想在 Matlab 里自己实现一遍？这个资源对函数调用和流程得挺清楚。像train、sim这些核心函数都有实际应用，改起来也比较

在Matlab开发中，使用GotsusMethod进行全局阈值计算。此方法基于OTSU方法，有效地分割图像。

Otsu方法是一种基于聚类的图像阈值法，特别适用于直方图呈双峰情况。该方法通过最小化类内方差、最大化类间方差来确定最佳阈值，从而实现图像分割。总方差由类内方差和类间方差的组合构成。

三角形方法最初由Zack等人（1977年）提出，用于测量灰度图像中的阈值。该方法通过在灰度直方图上的最大值b和最低（或最高，具体取决于上下文）值a之间构建一条线来确定阈值。该线使得直方图上的像素值明显大于0，并且通过计算从a到b范围内每个灰度级别到线的垂直距离L来确定最佳阈值级别。这种方法特别适用于处理在直方图中产生弱峰值的对象像素。

回溯搜索算法（BSA）是一种在组合优化和问题求解中广泛应用的算法。特别是在图像处理领域，BSA常用于解决复杂的多阈值图像分割问题。深入探讨了BSA在多阈值图像分割中的应用，结合Matlab环境进行详细讲解。BSA通过探索大量的潜在解决方案空间，有效地避免了局部最优，并与评价函数（如Otsu's方法、Entropy、Mean Square Error等）结合，评估分割结果的质量。在Matlab中，可以通过定义递归函数实现BSA的核心逻辑，利用丰富的图像处理工具箱进行图像预处理、分割和后处理。

基于 Otsu 的双阈值算法，用起来还挺顺手的，尤其是你想搞点图像分割的时候。阈值自动算，效果也比较稳，不用你手动去调来调去。文件是个.fig图形格式，用 MATLAB 打开就行，图也清晰，调试起来方便。这个资源的思路也蛮清楚：先跑一次 Otsu 算一个初始阈值，再来个上下浮动，得到两个阈值，刚好适合做背景+前景+中间灰的那种分割场景。比单阈值更灵活一点。如果你也在研究类似的算法，像是贝叶斯、双峰直方图这些，那你可以顺手看看这些相关资源，思路蛮接近，换个角度也挺有意思的：【图像分割】基于贝叶斯算法阈值图像分割 MATLAB 代码图像分割：基于双峰直方图阈值的 MATLAB 实现基于 Otsu

本教程介绍了一种基于双峰直方图阈值进行图像分割的方法。使用MATLAB实现，通过分析图像的直方图特性，识别图像中的两个主要峰值，将图像分为前景和背景。