matlab编写的最大熵法图像分割源码下载

这段代码提供了一个使用最大熵法进行图像分割的Matlab实现方案。 核心功能： 计算图像直方图，为最大熵分割提供数据基础。 迭代优化熵值，寻找最佳分割阈值，将图像分为前景和背景。 输出分割后的二值图像，清晰展示分割结果。 代码优势： 结构清晰，注释完整，易于理解和修改。 算法实现高效，能够快速得到分割结果。 可作为图像处理学习和研究的参考。

这是一份使用Matlab编写的图像分割算法源代码，专门设计用于图像分割任务。源码中包含多个示例，展示了其在不同情境下的应用。

这是一个用于2- / 3-D无网格模拟的基于单元的最大熵（CME）近似值的MATLAB代码，允许用户生成CME近似值并将其存储在文件中，以便后续导入到他们的仿真软件中。版本cme-1.0.0的入门只需克隆或下载此存储库，然后使用MATLAB执行run_main.m脚本。先决条件是MATLAB v2016a或更高版本。如果您发现此软件对您有帮助，请考虑引用以下期刊文章：Mountris等人在Int J Numer方法工程上的研究。该项目已根据GNU通用公共许可证v3授权。有关详细信息，请参阅文件捐献。感谢您的支持！

这是基于最大相关熵准则的迭代最近点算法（ICPMCC）的Matlab实现源代码。项目提供了ICP算法及其变体的代码，包括使用迭代最近点算法和相关熵的精确二维点集配准，以及基于点对应和相关熵的鲁棒刚性配准算法。此外，还包含了使用点到平面距离和相关熵进行基于激光雷达的精确点集配准的论文。

利用遗传算法优化的一维最大熵多阈值分割程序，保证在matlab环境下运行并快速达到最优解。

最大类间方差法（Otsu法）是1979年由N.Otsu提出的一种动态阈值方法，其核心思想是利用图像的灰度直方图，在目标和背景的方差最大化基础上动态确定图像的分割阈值。利用Matlab对该方法进行了仿真实现。

熵权法是一种多准则决策方法，通过计算各准则的熵值和权重来进行决策分析。MATLAB提供了便捷的实现工具，可用于快速计算和应用熵权法。这种方法在工程和管理领域得到广泛应用，能有效处理多因素决策问题。

算法概述 该程序实现了基于模糊熵和差分进化算法的多级图像阈值分割方法。该方法利用图像直方图的模糊划分，并通过差分进化算法优化模糊熵度量，以获得最佳的阈值分割结果。 算法来源 该算法基于以下论文：S.Sarkar, S.Paul, R.Burman, S.Das, S.S.Chaudhuri, “使用差分进化的基于模糊熵的多级图像阈值”，在第5届群体智能、进化计算和模因计算国际会议 (SEMCCO) 上发表，2014年。 使用方法 请参考代码注释和相关论文了解算法的具体使用方法。

通过参考书本上的两个实例进行试运行后，都能够得到令人满意的结果。这些例子可以作为实现该方法的有价值参考。