KSW双阈值基于遗传算法/方法分割时间OTSU 算法是一种测定图像。图像-2/国内外研究现状图像-2/是图像了解的基础，遗传/，本文图像threshold分割robustness和分割 speed，有学者受生物进化过程遗传的启发，提出遗传。
1、 图像识别的研究现状图像识别的发展经历了字符识别、数字图像处理与识别、物体识别三个阶段。字符识别的研究始于1950年，一般识别字母、数字和符号，从印刷体字符识别到手写体字符识别都有广泛应用。数字图像加工与识别的研究始于1965年。与模拟图像相比，数字图像具有存储、传输压缩方便、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，为图像识别技术的发展提供了强大的推动力。
是基于数字图像处理与识别的人工智能与系统学相结合的研究方向，其研究成果广泛应用于各行业和检测机器人。现代图像识别技术的缺点之一是自适应性能差。一旦目标图像被强噪声污染或目标图像受到较大破坏，往往得不到理想的结果。图像识别问题的数学本质属于模式空间到范畴空间的映射问题。目前，在图像 recognition的开发中，主要有三种识别方法:统计模式识别、结构模式识别和模糊模式识别。
2、matlab中fcm函数聚类后,怎么实现 图像 分割如果你能学好MATLAB软件，你肯定能参加数学建模竞赛，取得好成绩，因为MATLAB软件的大部分功能都和数学有关。其中，最重要的是学好MATLAB优化工具箱，这对你的建模当然是非常有用的。其次，简单的数值分析要熟悉，如矩阵运算、简单拟合、非线性拟合、统计工具箱等。如果想继续提高，可以在MATLAB中学习-3算法toolbox，模拟退火工具箱，学习调用这个函数。
3、基于粒子群的 图像 分割国内外研究现状图像分割Yes图像理解的基础和图像分析的关键步骤。数据显示，在分割的过程中使用的先验知识越多，则算法的准确率越高，能力越强，但分割的速度较慢。针对图像threshold分割的鲁棒性和速度，研究了基于图像 gray threshold的快速分割技术和方法。主要工作是利用灰色理论、小波变换、模糊理论、模式识别、熵和直方图等概念，构造一个新的阈值分割模型。
利用20世纪中国学者开始关注的群体智能算法，通过其高效的并行优化能力，对分割的模型进行了优化，提高了速度。主要研究成果如下:(1)结合-3算法、小波变换、图像二维熵和灰色理论，提出了一种基于二维灰熵模型的快速SAR。理论分析和实验结果表明，与传统的Abutaleb 分割方法相比，该方法具有良好的鲁棒性，并且分割的速度明显加快。(2)将Tsallis熵应用于图像threshold分割，
