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1，什么是阈值分割技术将图像二值化

哦，你要做什么？这个很简单的吧。读入，转成灰度图，然后找到阀值，进行转换，然后按你的要求分隔啊。再不会了到满意设计论坛去看一下，如果找不到相关的可以联系客服让他们给你做一个。
基于熵的二值化方法。可供参考：http://blog.csdn.net/laviewpbt/article/details/753774

什么是阈值分割技术将图像二值化

2，matlab直方图阈值分割法

可以使用im2bw函数来实现你所说的功能I=im2bw(t1);figure,imshow(I);
接下来：[m n]=size(I);I1=zeros(m,n);for i=1:m for j=1:n if I(i,j)>t1 I1(i,j)=1; else I1(i,j)=0; end endendsubplot(2,3,3);imshow(I1)

matlab直方图阈值分割法

3，数字图像处理阈值分割与边缘检测之间的关系

1 阈值分割是为了突出图像中我们感兴趣的部分的方法，通过二值化（或多值化）以后目标物体会以特定的灰度值呈现出来，主要侧重在物体本来就已经有灰度特征，使用阈值分割将其表现出来。 边缘检测是为了找出物体边缘的方法，主要侧重的是通过算法体现边缘的灰度特征。 2 二值阈值分割的重点在于找二值化的阈值，然后利用阈值将目标和背景分离。大多数边缘检测的重点在于确定差分算子，进行邻域内的灰度差分。 3 一般的处理过程为先边缘检测得到差分的灰度图，然后使用阈值分割二值化。 4 平时我们说的这两个概念都比较模糊；属于有交集的那种。如果边缘的灰度本来就突出不需要算法处理就可以直接二值化体现，那阈值分割就可以算是边缘检测的方法了。如果边缘不突出需要先利用差分算子或其他方法突出边缘，那阈值分割只是体现边缘的手段。

数字图像处理阈值分割与边缘检测之间的关系

4，阈值分割是怎么回事

可是有的灰度图可以，有的灰度图不行，这是怎么回事呢？望高手给予指导！问题应该出在统计对每个像素进行二值化的for循环中；针对你问题可能出错的
简要说一下： 图像分割基本原理：根据图像的组成结构和应用需求将图像划分为若干个互不相交的子区域的过程。这些子区域四某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。常用方法有： 1） 以区域为对象进行分割，以相似性原则作为分割的依据，即可根据图像的灰度、色彩、变换关系等方面的特征相似来划分图像的子区域，并将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法； 2） 以物体边界为对象进行分割，通过直接确定区域间的边界来实现分割； 3） 先检测边缘像素，再将边缘像素连接起来构成边界形成分割。 具体的阈值分割： 阈值分割方法分为以下3类: 1) 全局阈值:t=t[p(x,y)〕，即仅根据f(x,y)来选取阈值，阈值仅与各个图像像素的本身性质有关。 2) 局部阈值:t=t[f(x,y),p(x,y)],阈值与图像像素的本身性质和局部区域性质相关。 3) 动态阈值:t=t[x,y,f(x,y),p(x,y)],阈值与像素坐标，图像像素的本身性质和局部区域性质相关。 全局阈值对整幅图像仅设置一个分割阈值，通常在图像不太复杂、灰度分布较集中的情况下采用;局部阈值则将图像划分为若干个子图像，并对每个子图像设定局部阈值;动态阈值是根据空间信息和灰度信息确定。局部阈值分割法虽然能改善分割效果，但存在几个缺点: 1) 每幅子图像的尺寸不能太小，否则统计出的结果无意义。 2) 每幅图像的分割是任意的，如果有一幅子图像正好落在目标区域或背景区域，而根据统计结果对其进行分割，也许会产生更差的结果。 3) 局部阈值法对每一幅子图像都要进行统计，速度慢，难以适应实时性的要求。全局阈值分割方法在图像处理中应用比较多，它在整幅图像内采用固定的阈值分割图像。考虑到全局阈值分割方法应用的广泛性，本文所着重讨论的就是全局阈值分割方法中的直方图双峰法和基于遗传算法的最大类间方差法。在本节中，将重点讨论灰度直方图双峰法，最大类间方差法以及基于遗传算法的最大类间方差法留待下章做继续深入地讨论。 参详书目当然是《数字图像处理》，及网上的一些有用文档；工具：matlab或vc++~

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